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Software identifica más rápido bacterias en ambientes clínicos

A partir de la información genómica de estos microorganismos, la herramienta puede identificar la especie a la que pertenece la bacteria que atacó al paciente en ambientes clínicos y tipificarla en cerca de cinco minutos.

Bogotá D. C., 12 de octubre de 2018Agencia de Noticias UN-

Con el software se espera identificar bacterias causantes de infecciones asociadas con la atención en salud como la A. baumannii. Fotos: archivo – Unimedios

El programa usa la información genómica de las bacterias para determinar su especie.

Gracias al aprendizaje de máquinas el software se puede utilizar para identificar todo tipo de bacterias.

El estudio forma parte de un trabajo iniciado por el Centro de Bioinformática del Instituto de Biotecnología de la U.N.

El software, desarrollado por el magíster en Bioinformática Harold Julián Ballén Mejía, de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), acelera el proceso de identificación de la especie a la que pertenecen las bacterias y las tipifica mediante cálculos de similitud, para lo cual se utiliza el número de características que comparten y los porcentajes de identidad de cada una de ellas. 

La herramienta desarrollada, que forma parte de un trabajo iniciado por el Centro de Bioinformática del Instituto de Biotecnología de la U.N., está dirigida a instituciones hospitalarias que procesan muestras de pacientes que presentan alguna infección asociada a la atención en salud (IAAS) y de quienes se ha podido extraer y aislar la bacteria que genera la infección, pero no se cuenta con información sobre el microorganismo.

Suponiendo que en la institución hospitalaria se cuenta con una herramienta de secuenciación de última generación que permite obtener la información genómica de la bacteria en poco tiempo, el propósito del investigador era desarrollar una herramienta de software que permitiera identificar la especie de la bacteria y establecer su similitud con algunas obtenidas de otros aislamientos, para realizar su tipificación.

“La herramienta tiene dos componentes: uno es la identificación y otro la tipificación. La identificación la hace por medio de un sistema de aprendizaje de máquina, que para su entrenamiento, toma datos de secuenciación y anotación de diferentes especies bacterianas de bases de datos públicas para generar un modelo de clasificación, es decir, hace la identificación basado en los datos existentes”, explica el investigador.

El sistema permite ser reentrenado para la inclusión de nuevas especies, aún en casos que no estén asociadas a las IAAS, siempre y cuando existan datos suficientes en las bases de datos públicas. 

Para su uso, “lo único que se hace es entregarle al software los datos de la caracterización, que serían los genes presentes en la bacteria, y ya se puede decir a qué especie pertenece”, indica el magíster, quien inicialmente incluyó en la herramienta los datos de genomas completos ensamblados de las especies C. difficile, K. pneumoniae, A. baumannii, P. aeruginosa y E. cloacae. 

De las 150 muestras con las que se probó el funcionamiento del software, todas las que pertenecían a una de las cinco especies seleccionadas fueron clasificadas correctamente, y con especies muy cercanas se obtuvieron buenos resultados.

En cuanto a la tipificación, se establecieron parámetros para delimitar los tipos y disponer de datos que permiten realizar el seguimiento de las bacterias.

Tiempo récord

Según explica el investigador, actualmente este tipo de procesos pueden llegar a tardar entre dos y tres semanas para la identificación de la especie bacteriana, desde la obtención de la muestra. Esto se debe al tiempo que tarda el proceso de cultivo, la extracción de ADN y los procedimientos utilizados para realizar la identificación y la tipificación.

Si la institución hospitalaria cuenta con el equipo necesario para obtener la información genómica de las bacterias que atacan a los pacientes –hay algunos con los que se puede realizar la secuencia sin necesidad de hacer un cultivo y obtener la información en un día– con el uso de la herramienta desarrollada por el investigador se podría identificar y tipificar la bacteria en menos de cinco minutos, reduciendo considerablemente el tiempo que tarda el proceso.

Aunque el software es completamente funcional, aún carece de una interfaz gráfica que permita que cualquier usuario pueda usarlo.

(Por: fin/ALP/MLA/LOF
)
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