Software identifica más rápido bacterias en ambientes clínicos
A partir de la información genómica de estos microorganismos, la herramienta puede identificar la especie a la que pertenece la bacteria que atacó al paciente en ambientes clínicos y tipificarla en cerca de cinco minutos.
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| Con el software se busca identificar bacterias causantes de infecciones asociadas con la atención en salud como la A. baumannii. Foto: Archivo Unimedios |
El software,
desarrollado por el magíster en Bioinformática Harold Julián Ballén Mejía, de
la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), acelera el proceso de
identificación de la especie a la que pertenecen las bacterias y las tipifica
mediante cálculos de similitud, para lo cual se utiliza el número de
características que comparten y los porcentajes de identidad de cada una de
ellas.
La herramienta
desarrollada, que forma parte de un trabajo iniciado por el Centro de
Bioinformática del Instituto de Biotecnología de la U.N., está dirigida a
instituciones hospitalarias que procesan muestras de pacientes que presentan
alguna infección asociada a la atención en salud (IAAS) y de quienes se ha
podido extraer y aislar la bacteria que genera la infección, pero no se cuenta
con información sobre el microorganismo.
Suponiendo que
en la institución hospitalaria se cuenta con una herramienta de secuenciación
de última generación que permite obtener la información genómica de la bacteria
en poco tiempo, el propósito del investigador era desarrollar una herramienta
de software que permitiera identificar la especie de la bacteria y
establecer su similitud con algunas obtenidas de otros aislamientos, para
realizar su tipificación.
“La herramienta tiene dos componentes: uno es la identificación y otro la tipificación. La identificación la hace por medio de un sistema de aprendizaje de máquina, que para su entrenamiento, toma datos de secuenciación y anotación de diferentes especies bacterianas de bases de datos públicas para generar un modelo de clasificación, es decir, hace la identificación basado en los datos existentes”, explica el investigador.
El sistema
permite ser reentrenado para la inclusión de nuevas especies, aún en casos que
no estén asociadas a las IAAS, siempre y cuando existan datos suficientes en
las bases de datos públicas.
Para su uso, “lo único que se hace es entregarle al software los datos de la caracterización, que serían los genes presentes en la bacteria, y ya se puede decir a qué especie pertenece”, indica el magíster, quien inicialmente incluyó en la herramienta los datos de genomas completos ensamblados de las especies C. difficile, K. pneumoniae, A. baumannii, P. aeruginosa y E. cloacae.
De las 150
muestras con las que se probó el funcionamiento del software, todas las
que pertenecían a una de las cinco especies seleccionadas fueron clasificadas
correctamente, y con especies muy cercanas se obtuvieron buenos resultados.
En cuanto a la
tipificación, se establecieron parámetros para delimitar los tipos y disponer
de datos que permiten realizar el seguimiento de las bacterias.
Tiempo récord
Según explica
el investigador, actualmente este tipo de procesos pueden llegar a tardar entre
dos y tres semanas para la identificación de la especie bacteriana, desde la
obtención de la muestra. Esto se debe al tiempo que tarda el proceso de
cultivo, la extracción de ADN y los procedimientos utilizados para realizar la
identificación y la tipificación.
Si la
institución hospitalaria cuenta con el equipo necesario para obtener la
información genómica de las bacterias que atacan a los pacientes –hay algunos
con los que se puede realizar la secuencia sin necesidad de hacer un cultivo y
obtener la información en un día– con el uso de la herramienta desarrollada por
el investigador se podría identificar y tipificar la bacteria en menos de cinco
minutos, reduciendo considerablemente el tiempo que tarda el proceso.
Aunque
el software es completamente funcional, aún carece de una interfaz
gráfica que permita que cualquier usuario pueda usarlo.
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