Una nueva técnica permite clasificar de manera automática y fiable las cepas de Staphylococcus aureus asociadas a infecciones hospitalarias

Un estudio liderado por el Dr. Ignasi Roca, investigador de ISGlobal, y la Dra. Mª Ángeles Domínguez, del Hospital Universitari de Bellvitge, ha desarrollado un protocolo automatizado, simple y rápido para clasificar cepas de Staphylococcus aureus resistentes a la meticilina. El protocolo, publicado en la revista Clinical Microbiology and Infection, está basado en una técnica particular de espectrometría de masas y podrá implementarse en laboratorios de rutina.

El Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM) es uno de los patógenos que más infecciones hospitalarias causa y dichas infecciones suelen tener su origen en un limitado número de cepas o variantes genéticas. Desde el punto de vista terapéutico y epidemiológico, es importante poder identificar localmente las cepas dominantes de SARM, pero los métodos moleculares de identificación que se usan actualmente son caros, laboriosos y requieren de personal altamente calificado.

Recientemente se ha comenzado a utilizar una técnica particular basada en la espectrometría de masas (MALDI-TOF/MS) para identificar aislados clínicos bacterianos a nivel de especie. Dicha técnica tiene además el potencial para discriminar entre diferentes subespecies, identificar variantes genéticas y rastrear brotes infecciosos. Sin embargo, todas las estrategias de MALDI-TOF/MS publicadas hasta la fecha para discriminar muestras bacterianas más allá del nivel de especie necesitan una interpretación manual de los espectros por personal especializado en dichos análisis.

Por esta razón, los autores del estudio evaluaron la posibilidad de usar un protocolo automatizado de MALDI-TOF/MS para discriminar entre las principales cepas de SARM que circulan en el Hospital Universitari de Bellvitge. Partiendo de 82 aislados clínicos de SARM representando los cuatro linajes (o complejos clonales, CC) principales, los autores analizaron los espectros de cada aislado e identificaron picos específicos para cada CC. La posterior creación de un protocolo específico de tipificación en el software de análisis, que pondera de manera específica la presencia/ausencia de dichos picos, permitió la automatización del proceso. Aunque la interpretación automatizada de los picos fue un poco menos sensible que la supervisada, logró clasificar a los aislados en sus CC correspondientes con un valor predictivo del 98,9%. Los autores concluyen que esta metodología simple  y automatizada representa una herramienta poderosa y fiable para la tipificación de aislados clínicos de S. aureus, lo cual permitirá implementar las medidas adecuadas de control para limitar su transmisión y estudiar la dinámica de poblaciones del SARM. De manera importante, esta técnica puede implementarse en laboratorios de rutina que ya realizan la identificación bacteriana por espectrometría de masas.

Referencia

Camoez M, Sierra JM, Dominguez MA, Ferrer-Navarro M, Vila J, Roca I. Automated categorization of methicillin-resistant Staphylococcus aureus clinical isolates into different clonal complexes by MALDI-TOF mass spectrometry.Clin Microbiol Infect. 2015 Oct 23.