Múltiples especies de bacterias que trabajan juntas en intestinos sanos son responsables de mantener fuera al invasor bacteriano desagradable Clostridium difficile , un culpable adquirido en el hospital responsable de 15,000 muertes cada año. El estudio, publicado esta semana en mBio , la revista en línea de acceso abierto de la Sociedad Estadounidense de Microbiología, podría conducir a pruebas para predecir qué pacientes del hospital tienen mayor riesgo de infección y un mejor manejo de las infecciones.
"Adquirido en el hospital C. difficile las infecciones han florecido como un problema en los últimos 10-15 años, lo que representa $ 4.8 mil millones en costos adicionales de atención médica ", dice Patrick Schloss, un microbiólogo de la Universidad de Michigan en Ann Arbor que supervisó el estudio". Uno de los mayores riesgosfactores para alguien que adquiere C. difficile es la exposición a antibióticos. Eso pone en riesgo a un gran grupo de personas "
Para imitar las condiciones de los pacientes, la ex alumna de posgrado de Schloss, Alyxandria Schubert, probó 8 antibióticos en 16 condiciones de tratamiento diferentes para ver cómo alteraron la microbiota intestinal normal de los ratones. Luego, midió cómo respondían esas comunidades alteradas cuando se exponían C. difficile .
No es sorprendente que cada tratamiento produjera diferentes alteraciones en las comunidades, con diferentes especies bacterianas aumentando o disminuyendo en abundancia. Ninguna especie en particular representaba protección o susceptibilidad C. difficile .
"El modelado matemático se volvió realmente crítico para la gran cantidad de datos que teníamos", dice Schloss. El trabajo previo del laboratorio de Schloss y otros habían insinuado esa protección contra C. difficile la colonización probablemente se debió a múltiples especies dentro de la microbiota intestinal. Finalmente, el equipo quería construir un modelo que pudiera utilizar la comunidad bacteriana intestinal inicial de un ratón para predecir el riesgo de infección de ese ratón.
Para hacer eso, el equipo aplicó un algoritmo de aprendizaje automático a todo su conjunto de datos de las 16 condiciones de tratamiento y los cambios resultantes en toda la comunidad en especies bacterianas. En cierto sentido, el algoritmo actúa de manera similar a un filtro de correo electrónico no deseado, dice Schloss, utilizando un 'bosque' de árboles de decisión para clasificar todas las partes móviles en un conjunto de datos complicado.
El equipo creó un modelo matemático que podría predecir con aproximadamente un 90% de precisión si un ratón determinado, comenzando con una comunidad bacteriana intestinal particular, se enfermaría C. difficile . El análisis también reveló las complejas relaciones bacterianas que rigen la resistencia a C. difficile .
La resistencia se asoció con miembros de Porphyromonadaceae, Lachnospiraceae, Lactobacillus , Alistipes y Turicibacter . Susceptibilidad a C. difficile , por otro lado, se asoció con la pérdida de estas especies protectoras y un aumento en Escherichia o estreptococo .
"La susceptibilidad no es todo o nada, es extremadamente dependiente del contexto", dice Schloss. Él dice que el simple hecho de tener una 'buena' especie bacteriana protectora presente no es igual a la protección, ni simplemente albergar una de las especies bacterianas 'malas'enfermedad igual ". Lo considero un buffet, donde tienes que mezclar y combinar diferentes ingredientes para obtener resistencia o sensibilidad C. difficile . "
Tener un modelo predictivo y preciso en ratones es una prueba de principio de que dicho modelo también podría funcionar para pacientes humanos en un entorno hospitalario ". Si pudiéramos evaluar la microbiota de un paciente a partir de una muestra de heces, especialmente si sonobtener antibióticos: podríamos ver qué bacterias faltan ", dice Schubert, ahora investigador postdoctoral en el laboratorio de Schloss." Quizás podría darles a los pacientes un suplemento probiótico con el objetivo de restaurar su estructura comunitaria de microbiota a un estado saludable ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad Americana de Microbiología . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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