ESPECTROSCOPÍA INFRARROJA Y ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADOS A LA IDENTIFICACIÓN DE BACILOS NO FERMENTADORES AISLADOS DE PACIENTES FIBROQUÍSTICOS

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

SHERATON Hotel Buenos Aires, Argentina

Congreso; Congreso de la Sociedad Argentina de Bacteriología Clínica (División de la Asociación Argentina de Microbiología) SADEBAC 2006, 25 Aniversario; 2006

Asociación Argentina de Microbiología

La principal causa de morbilidad y mortalidad  en pacientes fibroquisticos (FQ) está asociada a ciclos de inflamación e infección causados por colonización bacteriana crónica del tejido pulmonar. Para estos pacientes la identificación microbiana rápida y precisa resulta ser esencial para la iniciación del tratamiento. Aunque Pseudomonas aeruginosa es el bacilo no fermentador (BNF) comúnmente aislado en muestras de esputo, en las ultimas decadas se ha incrementado la incidencia de otros BNF como  Stenotrophomonas maltophilia, Burkholderia, Acinetobacter y Achromobacter spp. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una estrategia para la identificación y caracterización rápida de estos organismos, presentes en muestras de esputo de pacientes FQ, 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 y pertenecientes al Complejo Burkholderia cepacia los cuales fueron confirmados por PCR-RFLP; 17 aislamientos de Pseudomonas aeruginosa; 19 de Stenotrophomonas maltophilia; 15 de Achromobacter xylosoxydans sub. xylosoxidans y 11 de Acinetobacter spp. Los espectros se registraron en un espectrómetro Perkin Elmer (Spectrum One). Para las lecturas se utilizaron colonias obtenidas en  condiciones estandarizadas, las cuales fueron resuspendidas en H2O destilada, transferidas a celdas de ZnSe y llevadas a sequedad hasta obtener un film homogéneo. Los espectros se normalizaron y sus derivadas primeras fueron analizadas por métodos multivariantes para su diferenciación y construcción de librerías. Mediante un sistema de redes neuronales artificiales (ANNs) se pudo discriminar e identificar hasta nivel de subtipo. La red fue entrenada usando diferentes algoritmos del software NeuroDeveloperâ (Synthon, Alemania). Se pudo identificar correctamente el 98 % de los BNF testeados y el 96,3 % de aislamientos de Burkholderia cenocepacia. FT-IR combinada con ANNs demostró ser una herramienta rápida, precisa y de bajo costo para la identificación de microorganismos aislados de pacientes fibroquísticos.