Un software identifica más rápido bacterias en ambientes clínicos

UN/DICYT 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 pacientes que presentan alguna infección asociada con ambientes de atención en salud y de los cuales se ha podido extraer y aislar la bacteria que genera la infección, pero no se cuenta con información sobre el microorganismo.

Suponiendo que en el sitio de atención se tiene una herramienta de última generación que permite obtener la secuencia completa del genoma de la bacteria en poco tiempo, el propósito del investigador era desarrollar una herramienta que la identifique y establecer su similitud con otras de la misma especie, obtenidas de otros aislamientos, para tipificarla.

“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 máquinas, que toma muestras de diferentes especies bacterianas y con los datos obtenidos el sistema aprende cómo identificarla y hace la clasificación de las bacterias basado en los datos que existen”, explica el investigador.

Esto hizo posible obtener un modelo de aprendizaje que puede ser aplicado a nuevas bacterias sobre las que se desconozca su especie. “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 según la bacteria, debido al tiempo que demora el proceso de cultivo y lo engorrosa que resulta la identificación.

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.