Identificación de patógenos

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Un espectro de masas se obtiene por conversión de  los componentes de una muestra en iones gaseosos que se mueven rápidamente y se separan en función de su relación masa-carga. Para ello el espectrómetro de masas consta de un sistema de entrada (por donde se introduce la muestra), una fuente de iones (que convierte los componentes de la muestra en iones), un analizador de masas (que separa los iones en función de su relación masa/carga, un detector (que convierte el haz de iones en una señal eléctrica que puede ser pocesada, almacenada y mostrada o registrada). Todo ello está dentro de un sistema de vacío para mantener bajas presiones en todos los componente excepto el procesador de señal y el dispositivo de lectura.

La espectrometria de masas es probablemente de entre todas las herramientas de analíticas, la de aplicación más general en el sentido que la técnica es capaz de suministrar información sobre la composición cualitativa y cuantitativa tanto de analitos orgánicos com inorgánicos en muestras complejas, las estructuras de una amplia variedad de especies moleculares complejas, las relaciones isotópicas de los átomos en las muestras y la estructura y composición de superficies sólidas.

Recientemente se ha desarrollado un método basado en la espectrosmetría de masa para identificar especies y cepas de bacterias y hongos responsables de las infecciones. La manera estándar para identificar un microorganismo en la clínica es haciendolos crecer en cultivos en el laboratorio y buscar las propiedades físicas características, un proceso que puede tardar días. Pero en los últimos años, han surgido nuevos métodos de identificación sin necesidad de cultivarlos. Un ejemplo de ello, es la identificación de microbios en función de sus secuencias de RNA ribosonal 16s características. Sin embargo, estos métodos a menudo requieren una preparación de la muestra y a veces puede cometer errores de identificación.

Zoltan Takats et al. del Imperial College de Londres han desarrollado un nuevo método con la idea de obtener perfiles de los lípidos en los diferentes microbios y luego usar esas firmas moleculares para identificarlos. Para ello han utilizado una técnica que se ha desarrollado recientemente que se llama “rapid evaporative ionization mass spectrometry” (REIMS). Esta técnica produce perfiles de fosfolípidos altamente específicos de diferentes tipos de tejido biológico (Artículo de referencia). Las huellas espectrales de masa de especies específicas se generan al someter a la biomasa celular a corriente eléctrica alterna de radiofrecuencia. La desintegración térmica de las células produce un aerosol de gotitas de lípidos que contienen metabolitos intracelulares y extracelulares, que se introducen en el espectrómetro de masas para el análisis posterior.

Takats y su equipo probó esta nueva técnica, REIMS, para analizar microbios cultivados bajo una variedad de condiciones. La biomasa microbiana es agarrada entre dos electrodos de una pinza, se aplica corriente eléctrica, se evapora térmicamente la muestra y el aerosol aspirado hacia el espectrómetro para su detección.

Un programa de ordenador analiza los espectros y los perfiles de lípidos de las colonias. El equipo de Takats distinguió con éxito a 28 especies de bacterias y cinco especies de hongos Candida idependientemente de las condiciones de crecimiento. A menudo, más del 95% de precisión. El proceso de identificación, de recoger la colonia para ejecutar el programa, tomó tan sólo 3-5 segundos.

Para ver si podían identificar diferentes cepas del mismo tipo de bateria, los investigadores analizaron 7 capas de Escherichia coli y descubrieron que podían distinguirlas con alrededor de un 90% de precisión. Os recomiendo que miréis el supporting info donde hay más información (aquí)

Charles Y. Chiu de la Universidad de California, San Francisco comenta en C&EN que el estudio se realizó realizó con colonias puras, que tienen una alta concentración de microorganismos.

“En las muestras clínicas, se trata más de una aguja y un pajar”, dice Chiu.

También se pregunta si el método será capaz de distinguir las cepas patógenas de las no de un mismo microorganismo. Takats dice que están trabajando para distinguir las cepas patógenas de Clostridium difficile de las no.

Fuentes:

 

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