Los pacientes que se someten a tratamiento para enfermedades como el cáncer a menudo se enfrentan al desafío adicional de un sistema inmunológico comprometido, que puede afectar tanto a su afección como a los medicamentos que se usan para tratarla, dejándolos vulnerables a diversas infecciones oportunistas. Muchas de lasEstas infecciones no solo son potencialmente mortales, sino que están causadas por organismos raros que son extremadamente difíciles de aislar e identificar. Sin embargo, cuanto antes se detecte una infección, más rápida y eficazmente se podrá tratar. Después de desarrollar una nueva tecnología de investigación llamadaPathoChip que puede identificar rápidamente microorganismos esquivos, un equipo de investigadores de Penn Medicine logró recientemente por primera vez identificar un patógeno en una muestra de paciente, lo que demuestra la prueba de principio de que esta tecnología se puede utilizar para identificar patógenos en enfermedades humanas.
en un estudio publicado recientemente en Biología y terapia del cáncer , el grupo de colegas de Penn, dirigido por Erle Robertson, PhD, profesor y vicepresidente de investigación en Otorrinolaringología en la Escuela de Medicina Perelman, y James Alwine, PhD, profesor de Biología del Cáncer y Michael Feldman, MD, unprofesor de Patología y Medicina de Laboratorio, utilizó una versión del microarray PathoChip, que contiene 60.000 sondas para todos los virus conocidos, así como una amplia gama de bacterias, protozoos, hongos y helmintos, un gusano parásito, para identificar el agente patógeno enla muestra de un paciente. Analizaron muestras de tejido conservadas de un hombre de mediana edad con leucemia mielógena aguda LMA recidivante que desarrolló una infección fúngica desconocida después de la quimioterapia.
"Hemos realizado muchas pruebas para ver si podíamos identificar patógenos en el laboratorio, solo para ver si PathoChip tiene eficacia para identificar una variedad de organismos, y pudimos identificar todos los agentes infecciosos probados", dijo Robertson."Pero esta fue la primera vez que analizamos directamente una muestra de un paciente para identificar un agente patógeno".
El PathoChip permite analizar una sola muestra simultáneamente para miles de posibilidades, lo que reduce drásticamente el tiempo necesario para el diagnóstico. Primero examinaron la muestra y la analizaron con un tipo de sonda bioinformática para limitar el enfoque a una familia microbiana específica.Se compararon diecisiete organismos que mostraban la señal más alta con las señales de una muestra de control. Las señales moleculares obtenidas de pruebas bioinformáticas adicionales proporcionaron más información que permitió identificar el agente infeccioso específico, en este caso una de las dos especies de Rhizomucor,un hongo poco común conocido por causar cigomicosis en humanos.
Una enfermedad potencialmente mortal que se observa con mayor frecuencia en pacientes inmunodeprimidos, la cigomicosis no solo es difícil de tratar sino de diagnosticar. Las especies de hongos pueden ser dolorosamente lentas o incluso imposibles de cultivar en el laboratorio, retrasando o impidiendo su identificación y por lo tanto el tratamiento del paciente.Como explica Robertson, el PathoChip proporciona una alternativa eficiente. "Con esta tecnología, de las 60.000 posibilidades y sondas que usamos, en poco más de 24 horas pudimos identificar este hongo en particular", dice.
Si bien hay otras técnicas, como las matrices de secuenciación, disponibles para identificar organismos infecciosos desconocidos, estos enfoques también pueden tener limitaciones importantes. "Podría utilizar otras tecnologías, como la secuenciación de próxima generación, pero tendría que haber un alto porcentaje deácidos nucleicos presentes en el tejido, y los técnicos necesitarían suficientes de estos materiales para realizar la secuenciación ", explica Robertson.
"El componente de análisis tomaría más tiempo", agrega. "Creemos que esta tecnología es complementaria a la secuenciación de próxima generación de alguna manera, y aún más finamente ajustada, porque tenemos una sensibilidad mucho mayor en la detección de agentes oorganismos individuales presentes en cualquier tipo de muestra, ya sea abiótica o biótica. Podemos identificar agentes en el suelo, por ejemplo, en tejido vegetal, tejido animal o tejido humano ".
Robertson y su equipo en el laboratorio, que incluye a Sagarika Banerjee, PhD, y la técnica de investigación Kristen Peck, M.Sc. junto con el experto en bioinformática Zhi Wei, Ph.D. del Instituto de Ciencia y Tecnología de Nueva Jersey, miran hacia el futurotanto para expandir las capacidades del PathoChip como para aumentar su uso en la clínica: "Lo estamos actualizando constantemente en función de lo que creemos que son agentes importantes para incluir en el chip en este momento". Actualmente se está realizando un trabajo adicional para desarrollar aún más el próximopasos para usar PathoChip para identificar agentes infecciosos en la clínica. "Esto requerirá mucha más investigación para eventualmente conducir a la aprobación para el uso clínico de primera línea en hospitales", dijo Robertson.
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Materiales proporcionado por Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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