La técnica permite detectar en una sola prueba todo el espectro de patógenos, como bacterias, hongos, virus y parásitos. La secuenciación metagenómica de nueva generación podría acelerar la identificación de futuras pandemias víricas. Además, ha mostrado eficacia en la identificación temprana de infecciones neurológicas.
Investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) han desarrollado un test genómico capaz de detectar rápidamente casi cualquier tipo de patógeno.
Esta prueba, cuyos resultados se han publicado en la revista Nature Medicine, podría acelerar la detección de futuras pandémicas víricas y mejorar la atención a las infecciones neurológicas que causan enfermedades como la meningitis y la encefalitis, señalan los autores.
El equipo ha utilizado una potente técnica de secuenciación genómica, llamada secuenciación metagenómica de nueva generación (mNGS, por sus siglas en inglés). “Su ventaja es que, en vez de buscar un tipo de patógeno cada vez, analiza todos los ácidos nucleicos, ARN y ADN, presentes en una muestra”, indica Charles Chiu, catedrático de Medicina de Laboratorio y Enfermedades Infecciosas de la UCSF y autor principal del estudio.
“A diferencia de otros métodos diagnósticas, el test mNGS utiliza un enfoque no dirigido que no requiere sospecha clínica previa sobre la causa de la infección. Además, permite detectar en una sola prueba todo el espectro de patógenos causantes de infecciones, como bacterias, hongos, virus y parásitos”, explica Chiu a SINC.
Los científicos desarrollaron inicialmente una prueba clínica mNGS para analizar el líquido cefalorraquídeo, que baña el cerebro y la médula espinal. El test se ha aplicado a miles de pacientes con síntomas neurológicos inexplicables, tanto en la UCSF como en otros hospitales de EE UU durante u ensayo de siete años de duración. En el trabajo, los autores han demostrado que identifica correctamente el 86 % de estas infecciones.
En un estudio complementario publicado en Nature Communications, el equipo también utilizó la secuenciación metagenómica de nueva generación para identificar patógenos en fluidos respiratorios que pueden causar neumonía, y lo automatizó para obtener resultados más rápidamente.
Chiu comenta que “la covid-19 aceleró el desarrollo test mNGS aplicable a infecciones respiratorias, con el fin de detectar virus antes de su propagación o para asistir en la respuesta ante una pandemia”.
Esta tecnología, agrega, “es capaz de identificar virus emergentes incluso sin genomas de referencia humanos, debido a la similitud genética con virus de animales y otros organismos”.
La secuenciación metagenómica es capaz de identificar virus emergentes incluso sin genomas de referencia humanos, debido a la similitud genética con virus de animales y otros organismos
Uno de los principales desafíos fue automatizar la prueba mNGS para que pueda realizarse en un laboratorio clínico típico. La meta era reducir el tiempo de procesamiento a menos de 24 horas y minimizar la intervención manual, simplificando el proceso de más de 100 pasos a menos de 30, explica el investigador.
Para que esta tecnología esté ampliamente disponible, la UCSF ha licenciado la prueba a la start up Delve Bio, de la que Charles Chiu es cofundador. El objetivo sería ofrecerla como prueba de referencia en hospitales y clínicas. “En el futuro, esperamos que la simplificación y automatización permitan su uso en laboratorios locales y en puntos de atención sanitaria”, afirma el coautor.
Referencias:
Patrick Benoit et al. “Seven-year performance of a clinical metagenomic next-generation sequencing test for diagnosis of central nervous system infections”. Nature Medicine (2024).
Jessica Karielle Tan et al. “Laboratory validation of a clinical metagenomic next-generation sequencing assay for respiratory virus detection and discovery” Nature Communications
Vivimos en un pico entre las expectativas y las noticias sobre las tecnologías de inteligencia artificial, que cada vez son más ubicuas en todos los ámbitos. A pesar de todos los avances que propician, estas herramientas poderosas también comportan limitaciones y pueden generar problemas. Ariadna Font es una de las pioneras en desarrollar sistemas de IA responsables, alineados con los valores humanos.
Bioingenieros de la Universidad de Pensilvania, en EE UU, han desarrollado un método basado en ARNm para tratar esta afección, que surge en el embarazo y se caracteriza por hipertensión materna y restricción del flujo sanguíneo al feto. El tratamiento ha sido probado con éxito en ratones hembra.
