La resistencia a los antibióticos es un problema creciente, pero desde hace varios años, los científicos han estado explorando otras drogas, métodos, herramientas y el aprovechamiento de mecanismos naturales para luchar contra las infecciones. Y aunque aún estamos lejos de superar a este gigante, los esfuerzos no han sido infructuosos y hoy podemos citar varios de los más interesantes.
En el siguiente artículo presentamos algunas de las herramientas más innovadoras que pueden ayudar tanto en el diagnóstico preciso de infecciones con microbios resistentes a los antibióticos como en el rastreo y la predicción del progreso o reducción del problema.
Abarcaremos mejoras de los métodos tradicionales, uso de corriente eléctrica, la genómica e incluso algoritmos de aprendizaje automático. Algunas de ellas ofrecen resultados precisos en cuestión de minutos, lo que minimizaría el uso de prescripciones farmacológicos incorrectas o innecesarias.
El método estándar para evaluar la efectividad de las drogas contra microbios
Para comprender el carácter novedoso de los desarrollos conviene recordar los fundamentos que nos han permitido alcanzarlos. El método estándar para evaluar la susceptibilidad de los microbios a los medicamentos data de 1889, y se conoce como prueba de difusión en disco.
Básicamente, consiste en cultivar bacterias en una placa de agar dentro de la cual se colocan pequeños discos de papel cargados con drogas. Si la zona alrededor de los discos se vuelve transparente, el medicamento ha matado a las bacterias o ha detenido su crecimiento. De este modo, los investigadores confirman que los microbios cultivados son susceptibles.
Por supuesto, estas pruebas se han vuelto automatizadas y más sofisticadas con el tiempo. Y aunque son fáciles, económicas y no específicas, aún dejan algunos aspectos sin abordar, lo cual ha generado nuevas investigaciones. Estas han arrojado herramientas con más potencial para rastrear la resistencia a los antibióticos.
Corriente eléctrica para el diagnóstico de infecciones
Como ejemplo, el desarrollo del físico Kamil Ekinci, de la Universidad de Boston en Massachusetts, que usa la corriente eléctrica para estimar la resistencia de los microbios a los antibióticos. La prueba consiste en colocar una muestra en un solo canal de un dispositivo de microfluidos con un antibiótico, y rastreó la conductancia eléctrica a través de otro canal. Si las bacterias crecen, obstruyen el canal y crean más resistencia eléctrica.
La gran ventaja es que una señal eléctrica es más fácil de amplificar y visualizar que las imágenes microscópicas. Hasta ahora, se ha probado con una bacteria que causa infecciones urinarias, pero no está claro si podría funcionar para otras como la que causa la tuberculosis.
Genómica para el rastreo de la resistencia a los antibióticos
Los científicos tienen como meta identificar los genes que están claramente relacionados con los mecanismos de resistencia a los antibióticos, y aunque lo han logrado en algunos casos, es un gran desafío.
Por ejemplo, la empresa Visby Medical realizó un ensayo enfocado en la detección de mutaciones que confieren resistencia a la ciprofloxacina, un antibiótico oral de uso común para las infecciones gonocócicas. La prueba realizada es simple y amerita poco material; consiste en un simple cambio de color que revela también si la cepa es sensible o resistente al medicamento.
Mientras que otros siguen apostando por herramientas de secuenciación del genoma completo para identificar los genes, mutaciones y variantes de microbios resistentes a los antibióticos. Esta vía funciona bien en patógenos como Salmonella entérica, pero no para bacterias con mutaciones en múltiples genes reguladores
Pero los investigadores están al tanto de que no se trata solo de genes sino de su expresión, por lo que el enfoque no debe ir solo en genoma, sino también en el transcriptoma.
“En principio, todos los datos del transcriptoma están en el genoma”, dice Susanne Häussler, estudiante de microbiología médica en Rigshospitalet en Copenhague. “Pero a veces es más fácil observar el transcriptoma en lugar de buscar todas las posibles mutaciones que alteran la expresión genética”.
Algoritmos de aprendizaje automático para predecir la resistencia
Por último, el aprendizaje automático tiene mucho para aportar al campo de la medicina, y como prueba, la herramienta capaz de predecir la estructura de las proteínas. En lo que respecta a la detección de resistencia a los antibióticos, algunas herramientas que usan esta tecnología pueden ayudar a identificar las mutaciones involucradas.
Lo mejor es que no se limita a ello. El algoritmo desarrollado por Häussler y sus colegas es capaz de identificar una firma de variaciones de ADN y ARN que también predice la resistencia de una cepa a los antibióticos.
Obviamente, este no será especialmente útil para el diagnóstico, pero sí podría ayudar a los científicos a crear un mapa de los mecanismos de resistencia podría desarrollar una cepa en respuesta a los tratamientos. Sin embargo, aún es necesario perfeccionar el aprendizaje automático, de modo que no se enfoque en datos sin importancia que pudieran llevar a correlaciones erradas.
Referencia:
Innovative tools take aim at antibiotic-resistant microbes. https://www.nature.com/articles/d41586-021-02292-1
