Espectroscopia Infrarroja y Análisis Multivariante Aplicado a la Identificación de Bacilos No Fermentadores Aislados De Pacientes Fibroquisticos (TRABAJO PREMIADO)

A. MIÑÁN; A. BOSCH; C. VESCINA; J. SHMITT; J. DEGROSSI; M. MESSINA; M. BETTIOL; B. GATTI; M. FRANCO; D. NAUMANN; O. M. YANTORNO

Sheraton Buenos Aires Hotel

Congreso; Congreso SADEBAC 2006, 25 aniversario. IV Actividad científica anual de la Sociedad Argentina de Bacteriología Clínica; 2006

Sociedad Argentina de Bacteriologia Clínica

TRABAJO PREMIADO por la SOCIEDAD ARGENTINA DE MICROBIOLOGIA como MEJOR PRESENTACION ORAL por el TRABAJO CIENTIFICO. RESUMEN. La principal causa de morbilidad y mortalidad en pacientes fibroquisticos está asociada a ciclos de inflamación e infección causados por colonización bacteriana crónica del tejido pulmonar. Aunque Pseudomonas aeruginosa es el bacilo no fermentador (BNF) comúnmente aislado en muestras de esputo de estos pacientes, en las ultimas décadas se ha incrementado la incidencia de otros BNF como Stenotrophomonas maltophilia, bacterias pertenecientes al complejo Burkholderia cepacia (CBC), Acinetobacter y Achromobacter spp. El CBC comprende 9 especies altamente relacionadas, entre las cuales, B. cenocepacia es responsable de producir neumonía necrotizante y/o sepsis (síndrome cepacia). Para implementar un tratamiento antimicrobiano específico es esencial la identificación rápida y precisa de los organismos aislados. Los métodos bioquímicos empleados en la identificación microbiológica demandan aproximadamente 5 días de análisis y permiten discriminar sólo en algunos casos hasta nivel de especie. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una nueva estrategia para la identificación y caracterización rápida de estos organismos a nivel de especie, basada en el empleo de espectroscopia infrarroja con transformada de Fourier (FT-IR) combinada con técnicas de análisis multivariante. Se obtuvieron espectros de: 12 cepas de referencia y 91 aislamientos clínicos pertenecientes al CBC los cuales fueron identificados por PCR-RFLP; 17 aislamientos de P. aeruginosa; 19 de S. maltophilia; 15 de A. xylosoxydans sub. xylosoxidans y 11 de Acinetobacter spp, con los cuales se construyó una biblioteca (2000 espectros). El entrenamiento y validación de una red neuronal artificial (ANNs, NeuroDeveloper, Synthon, Alemania) que opera en 2 niveles jerárquicos permitió discriminar e identificar correctamente (100 % de certeza) los BNF mencionados a nivel de especie, excepto en el caso de B. cenocepacia donde el porcentaje de correcta identificación fue 96,6 %. FT-IR combinada con ANNs demostró ser una herramienta rápida, precisa y de bajo costo para la identificación de microorganismos aislados de pacientes fibroquísticos.