PUBLICADO EN 'MBIO'
La coexistencia de varias bacterias intestintales mantiene las infecciones por 'C. Difficile' bajo control
JANO.es · 15 julio 2015 12:05
Un estudio vincula la susceptibilidad a esta bacteria a un aumento en Escherichia o Streptococcus.
Varias especies de bacterias que trabajan juntas en los intestinos saludables son responsables de mantener fuera a la bacteria Clostridium difficile, que se adquiere en el hospital y es responsable de 15.000 muertes cada año. El estudio, publicado esta semana en mBio, podría conducir a pruebas para predecir qué pacientes de los hospitales están en mayor riesgo de infección y una mejor gestión de las infecciones.
"Las infecciones nosocomiales por C. difficile han aumentado hasta convertirse en un problema en los últimos entre 10 a 15 años, lo que representa 4.800 millones de dólares en costos de salud añadidos", dice Patrick Schloss, microbiólogo de la Universidad de Michigan, en Ann Arbor, Estados Unidos, quien supervisó el estudio. "Uno de los mayores factores de riesgo para que una persona adquiera C. difficile es la exposición a los antibióticos. Eso pone a un grupo enorme de personas en riesgo", añade.
Para imitar esas condiciones del paciente, la ex estudiante graduada de Schloss Alyxandria Schubert probó ocho antibióticos en 16 diferentes tratamientos para ver cómo alteran la flora intestinal normal de los ratones. Entonces, esta experta midió cómo esas comunidades alteradas respondieron cuando se las expuso a C. difficile.
Cada tratamiento produjo diferentes alteraciones en las comunidades, con distintas especies bacterianas aumentando o disminuyendo en abundancia. "Los modelos matemáticos se convirtieron en realmente críticos para la gran cantidad de datos que teníamos", dice Schloss.
Anteriores trabajos del laboratorio de Schloss y otros habían dado a entender que la protección contra la colonización de C. difficile probablemente se debía a múltiples especies de la flora intestinal. En última instancia, el equipo quería construir un modelo que pudiera utilizar la comunidad bacteriana inicial del ratón para predecir el riesgo de infección del roedor.
Para ello, el equipo aplicó un algoritmo de aprendizaje automático para la totalidad de su conjunto de datos de los 16 tratamientos y los cambios resultantes en toda la comunidad de especies bacterianas. En cierto sentido, el algoritmo actúa como un filtro de spam de correo electrónico, dice Schloss, para clasificar todas las piezas móviles en un conjunto de datos complicado.
El equipo construyó un modelo matemático que pudiera predecir con un 90% de precisión si un ratón concreto, a partir de una comunidad bacteriana intestinal en particular, caería enfermo con C. difficile.
El análisis también revela las complejas relaciones bacterianas que rigen en la resistencia a C. difficile. La resistencia se asoció a miembros de las familias de Porphyromonadaceae, Lachnospiraceae, Lactobacillus, Alistipes y Turicibacter. Por otra parte, la susceptibilidad a C. difficile se vincula con la pérdida de estas especies de protección y un aumento en Escherichia o Streptococcus.
"La susceptibilidad no es todo o nada, es extremadamente dependiente del contexto", dice Schloss. Este experto explica que simplemente tener una especie bacteriana de protección 'buena' presente no es igual a la protección ni albergar una de las 'malas' especies bacterianas es igual a la enfermedad. "Pienso en ello como un buffet, donde hay que mezclar y combinar diferentes ingredientes para obtener la resistencia o sensibilidad a la C. difficile", pone como ejemplo.
Tener un modelo preciso predictivo en ratones es una prueba de principio de que un modelo de este tipo también podría funcionar para los pacientes humanos en un entorno hospitalario. "Si pudiéramos evaluar la microbiota de un paciente a partir de una muestra de heces --especialmente si están recibiendo antibióticos-- podríamos saber qué bacterias han desaparecido --dice Schubert, ahora investigador postdoctoral en el laboratorio Schloss--. Tal vez, se podría dar a los pacientes un suplemento probiótico con el objetivo de restaurar la estructura de la comunidad de la microbiota a un estado saludable".
"Las infecciones nosocomiales por C. difficile han aumentado hasta convertirse en un problema en los últimos entre 10 a 15 años, lo que representa 4.800 millones de dólares en costos de salud añadidos", dice Patrick Schloss, microbiólogo de la Universidad de Michigan, en Ann Arbor, Estados Unidos, quien supervisó el estudio. "Uno de los mayores factores de riesgo para que una persona adquiera C. difficile es la exposición a los antibióticos. Eso pone a un grupo enorme de personas en riesgo", añade.
Para imitar esas condiciones del paciente, la ex estudiante graduada de Schloss Alyxandria Schubert probó ocho antibióticos en 16 diferentes tratamientos para ver cómo alteran la flora intestinal normal de los ratones. Entonces, esta experta midió cómo esas comunidades alteradas respondieron cuando se las expuso a C. difficile.
Cada tratamiento produjo diferentes alteraciones en las comunidades, con distintas especies bacterianas aumentando o disminuyendo en abundancia. "Los modelos matemáticos se convirtieron en realmente críticos para la gran cantidad de datos que teníamos", dice Schloss.
Anteriores trabajos del laboratorio de Schloss y otros habían dado a entender que la protección contra la colonización de C. difficile probablemente se debía a múltiples especies de la flora intestinal. En última instancia, el equipo quería construir un modelo que pudiera utilizar la comunidad bacteriana inicial del ratón para predecir el riesgo de infección del roedor.
Para ello, el equipo aplicó un algoritmo de aprendizaje automático para la totalidad de su conjunto de datos de los 16 tratamientos y los cambios resultantes en toda la comunidad de especies bacterianas. En cierto sentido, el algoritmo actúa como un filtro de spam de correo electrónico, dice Schloss, para clasificar todas las piezas móviles en un conjunto de datos complicado.
El equipo construyó un modelo matemático que pudiera predecir con un 90% de precisión si un ratón concreto, a partir de una comunidad bacteriana intestinal en particular, caería enfermo con C. difficile.
El análisis también revela las complejas relaciones bacterianas que rigen en la resistencia a C. difficile. La resistencia se asoció a miembros de las familias de Porphyromonadaceae, Lachnospiraceae, Lactobacillus, Alistipes y Turicibacter. Por otra parte, la susceptibilidad a C. difficile se vincula con la pérdida de estas especies de protección y un aumento en Escherichia o Streptococcus.
"La susceptibilidad no es todo o nada, es extremadamente dependiente del contexto", dice Schloss. Este experto explica que simplemente tener una especie bacteriana de protección 'buena' presente no es igual a la protección ni albergar una de las 'malas' especies bacterianas es igual a la enfermedad. "Pienso en ello como un buffet, donde hay que mezclar y combinar diferentes ingredientes para obtener la resistencia o sensibilidad a la C. difficile", pone como ejemplo.
Tener un modelo preciso predictivo en ratones es una prueba de principio de que un modelo de este tipo también podría funcionar para los pacientes humanos en un entorno hospitalario. "Si pudiéramos evaluar la microbiota de un paciente a partir de una muestra de heces --especialmente si están recibiendo antibióticos-- podríamos saber qué bacterias han desaparecido --dice Schubert, ahora investigador postdoctoral en el laboratorio Schloss--. Tal vez, se podría dar a los pacientes un suplemento probiótico con el objetivo de restaurar la estructura de la comunidad de la microbiota a un estado saludable".
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