La neumonía es una inflamación de los pulmones que se caracteriza por la presencia de fiebre alta, escalofríos, dolor intenso en el costado afectado del tórax, tos y expectoración. Esta enfermedad está provocada por la infección de un virus o una bacteria, pero no hay una manera sencilla de determinar qué microbio está causando la enfermedad del paciente en particular.
Esta incertidumbre dificulta la selección de los tratamientos, ya que los antibióticos utilizados habitualmente para tratar la neumonía bacteriana no ayudan a los pacientes con neumonía vírica. Además, reducir el uso de antibióticos también es importante para evitar que obtengan una resistencia a los mismos.
Ahora, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, han diseñado un sensor de nanopartículas capaz de distinguir entre las infecciones por neumonía vírica y bacteriana.
Una de las razones por las que ha sido difícil distinguir entre neumonía viral y bacteriana es que hay tantos microbios que pueden causar neumonía, incluidas las bacterias Streptococcus pneumoniae y Haemophilus influenzae , y virus como la influenza y el virus respiratorio sincitial (RSV).
Al diseñar su sensor, el equipo de investigación decidió centrarse en medir la respuesta del huésped a la infección, en lugar de tratar de detectar el patógeno en sí. Las infecciones virales y bacterianas provocan distintos tipos de respuestas inmunitarias, que incluyen la activación de enzimas denominadas proteasas, que descomponen las proteínas. El equipo del MIT descubrió que el patrón de actividad de esas enzimas puede servir como una firma de infección bacteriana o viral.
El sensor estaba altamente activado en los pulmones de ratones con infecciones virales y que tanto las células NK como las T estaban involucradas en la respuesta
El genoma humano codifica más de 500 proteasas, y muchas de ellas son utilizadas por células que responden a infecciones, incluidas las células T, los neutrófilos y las células asesinas naturales (NK). Un equipo dirigido por Purvesh Khatri, profesor asociado de medicina y ciencia de datos biomédicos en la Universidad de Stanford y uno de los autores del artículo, recopiló 33 conjuntos de datos de genes disponibles públicamente que se expresan durante las infecciones respiratorias. Al analizar esos datos, Khatri pudo identificar 39 proteasas que parecen responder de manera diferente a diferentes tipos de infección.
Los investigadores usaron esos datos para crear 20 sensores diferentes que pueden interactuar con esas proteasas. Los sensores consisten en nanopartículas recubiertas con péptidos que pueden ser escindidos por proteasas particulares. Cada péptido está marcado con una molécula informadora que se libera cuando los péptidos son escindidos por proteasas que aumentan en la infección. Esos reporteros finalmente se excretan en la orina. Luego, la orina se puede analizar con espectrometría de masas para determinar qué proteasas son más activas en los pulmones.
Probaron sus sensores en cinco modelos diferentes de ratones con neumonía, causada por infecciones de Streptococcus pneumoniae , Klebsiella pneumoniae , Haemophilus influenzae , virus de la influenza y virus de la neumonía en ratones.
Después de leer los resultados de las pruebas de orina, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar los datos. Con este enfoque, pudieron entrenar algoritmos que podían diferenciar entre neumonía y controles sanos, y también distinguir si una infección era viral o bacteriana, según esos 20 sensores.
Los investigadores también descubrieron que sus sensores podían distinguir entre los cinco patógenos que probaron, pero con menor precisión que la prueba para distinguir entre virus y bacterias. Una posibilidad que pueden seguir los investigadores es desarrollar algoritmos que no solo puedan distinguir las infecciones bacterianas de las virales, sino también identificar la clase de microbios que causan una infección bacteriana, lo que podría ayudar a los médicos a elegir el mejor antibiótico para combatir ese tipo de bacteria.
La lectura basada en la orina también se puede detectar en el futuro con una tira de papel, similar a una prueba de embarazo, lo que permitiría un diagnóstico en el punto de atención. Con este fin, los investigadores identificaron un subconjunto de cinco sensores que podrían poner las pruebas en el hogar más al alcance de la mano. Sin embargo, se necesita más trabajo para determinar si el panel reducido funcionaría igual de bien en humanos, que tienen más variabilidad genética y clínica que los ratones.
PATRONES DE RESPUESTA
En su estudio, los investigadores también identificaron algunos patrones de respuesta del huésped a diferentes tipos de infección. En ratones con infecciones bacterianas, las proteasas secretadas por los neutrófilos se observaron de manera más prominente, lo cual era de esperar porque los neutrófilos tienden a responder más a las infecciones bacterianas que a las virales.
Las infecciones virales, por otro lado, provocaron la actividad de la proteasa de las células T y las células NK, que generalmente responden más a las infecciones virales. Uno de los sensores que generó la señal más fuerte estaba vinculado a una proteasa llamada granzima B, que desencadena la muerte celular programada. Los investigadores encontraron que este sensor estaba altamente activado en los pulmones de ratones con infecciones virales y que tanto las células NK como las T estaban involucradas en la respuesta.
Para administrar los sensores en ratones, los investigadores los inyectaron directamente en la tráquea, pero ahora están desarrollando versiones para uso humano que podrían administrarse con un nebulizador o un inhalador similar a un inhalador para el asma. También están trabajando en una forma de detectar los resultados utilizando un alcoholímetro en lugar de una prueba de orina, lo que podría dar resultados aún más rápido.