DETECCIÓN DE MARCADORES PROTEICOS DIFERENCIALES DE CEPAS [TCDB+] Y [TCDB-] DE {CLOSTRIDIOIDES DIFFICILE} MEDIANTE ESPECTROMETRÍA DE MASAS (MALDI-TOF-MS)

LEDESMA MARTÍN; CRISTINA LEGARIA; SOFIA MELIAN; TRAGLIA GERMAN; BARBERIS CLAUDIA; FAMIGLIETI ANGELA; VAY CARLOS

Buenos Aires

Congreso; XV Congreso Argentino de Microbiología; 2019

Asociación Argentina de Microbiología

Clostridiodes difficile toxigénico es el principal responsable de la diarrea nosocomial asociada al tratamiento antibiótico. La infección causada por C. difficile se encuentra en aumento y presenta una elevada morbi-mortalidad. El diagnóstico microbiológico en nuestro medio se realiza usualmente con métodos rápidos que detectan la enzima GDH y las toxinas TcdA/TcdB. Si bien presentan elevada especificidad, su baja sensibilidad (~60%) hace que deban complementarse con métodos sensibles y específicos (cultivo toxigénico, ensayo de citotoxicidad y/o PCR) que retardan, complican y encarecen el diagnóstico final. El objetivo de este trabajo fue diseñar un algoritmo diagnóstico rápido, confiable y simple, mediante la detección de bio-marcadores proteicos diferenciales entre las cepas tcdB+ y tcdB- de C. difficile por la técnica de MALDI-TOF-MS.Se incluyeron 43 cepas de C. difficile aisladas de heces GDH+ (Savyon) provenientes del Hospital de Clínicas ?José de San Martín? durante el período 2017-2019. De las 43 heces evaluadas n=32 (74%) fueron A+B+ y n=11 (26%) fueron A-B-. Las cepas se aislaron en agar sangre con cefoxitina en atmósfera anaerobia luego del shock etanólico y se identificaron como C. difficile por MALDI-TOF-MS (Bruker BioTyper 3.1, score>2). Luego, las cepas se evaluaron mediante una PCR-in house para detectar el gen tcdB. Además, se registraron 7 espectros de MALDI-TOF-MS (replicados) en promedio para cada cepa en el rango 2-20 kDa (total 336 espectros). Los espectros se procesaron con el software RStudio mediante una estrategia de machine learning, en la que se dividieron aleatoriamente las 43 cepas en dos grupos: ?train? (60%) y ?test? (40%). Se entrenó un análisis discriminante binario (BDA) en el grupo ?train? para la búsqueda (detección) de las señales diferenciales (picos) entre las cepas tcdB +/-, que se utilizó como técnica de referencia. El poder predictivo del modelo se evaluó en el grupo ?test?, mediante: exactitud (Ex), sensibilidad (S), especificidad (E), VPN y VPP y curvas ROC. Los picos significativos fueron asignados informáticamente mediante bases de datos: Expasy/TagIdent, uniprot, KEEG y STRING.La estrategia implementada con MALDI-TOF-MS tuvo el siguiente poder predictivo: Ex 95%, S 100%, E 80%, VPN 100%, VPP 93% y AUC 0.9. Mientras que la performance de la prueba rápida para las toxinas A/B en el mismo grupo mi ?test? fue: Ex 63%, S 50%, E 100%, VPN 42%, VPP 100% y AUC 0.75. Catorce de los 15 picos seleccionados estaban presentes en las cepas tcdB-. Algunas de las proteínas asignadas están asociadas con bacteriófagos. El análisis de los espectros con MALDI-TOF-MS podría ser una estrategia alternativa/confirmatoria/complementaria para diferenciar cepas tcdB+ y tcdB- de C. difficile. Es interesante notar que La búsqueda bio informática reveló que algunas diferencias estaban relacionadas con proteínas asociadas con bacteriófagos que no se expresan en las cepas tcdB+.