martes, 18 de enero de 2011

Diseñan un modelo con biomarcadores para el pronóstico de las candidiasis - DiarioMedico.com

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ESPAÑA
EL ALGORITMO PODRÍA SER ÚTIL EN LA CLÍNICA PARA INDICAR EL TRATAMIENTO MÁS ADECUADO
Diseñan un modelo con biomarcadores para el pronóstico de las candidiasis

Tres científicos de la Universidad Complutense de Madrid han diseñado un modelo para el pronóstico de las candidiasis invasivas, basado en cinco biomarcadores. El algoritmo, obtenido a partir de técnicas inmunoproteómicas y análisis estadísticos, permitirá ajustar mejor el tratamiento a cada paciente.



Sonia Moreno - Martes, 18 de Enero de 2011 - Actualizado a las 00:00h.


Los científicos Concha Gil, César Nombela y Aida Pitarch, de la Universidad Complutense.


Los científicos Concha Gil, César Nombela y Aida Pitarch, de la Universidad Complutense.



Las infecciones por Candida albicans son de especial gravedad en los enfermos que se encuentran comprometidos inmunológicamente. En los pacientes trasplantados, con cáncer o inmunodeprimidos, las candidiasis invasivas constituyen una causa importante de mortalidad. Una de las líneas de trabajo que se lleva a cabo en el Departamento de Microbiología II de la Facultad de Farmacia de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) se centra en el conocimiento de este hongo, incluida su caracterización genómica, para avanzar en el diagnóstico de las infecciones, así como en el tratamiento, con el diseño de nuevos antifúngicos. Esas investigaciones son posibles gracias a la estructura tecnológica y recursos humanos que aporta el Laboratorio de Proteómica, una unidad de apoyo a la investigación de la Universidad Complutense-Parque Científico de Madrid.

César Nombela, director de la Cátedra de Genómica y Proteómica de la UCM, y autor del estudio, puntualiza que "el desarrollo de un Centro de Proteómica nos ha permitido abordar una caracterización detallada de antígenos de C. albicans y en este caso, también determinar su correlación con el pronóstico de la infección".

El estudio se publica en el volumen de enero de la revista científica Molecular and Cellular Proteomics. Son también autoras Concha Gil y Aida Pitarch, profesora e investigadora respectivamente, del Departamento de Microbiología II de la citada facultad.

Más fiabilidad
Los investigadores han diseñado un nuevo algoritmo que pronostica, con mayor fiabilidad que los factores clínicos hasta ahora empleados, el desenlace de las candidiasis invasivas; para ello han utilizado cinco biomarcadores concretos.

"El diagnóstico de las candidiasis invasivas es difícil porque C. albicans se encuentra en la microbiota humana. Así que en sueros de personas sanas se hallan también anticuerpos frente al hongo, si bien no en niveles muy altos. Eso dificultaba el conocer qué anticuerpos son útiles, y en qué niveles, tanto para el pronóstico como para el diagnóstico", explica Concha Gil.

Los científicos partieron de sueros de 45 pacientes con candidiasis invasivas, del Hospital Clínico de Salamanca, con buen y mal pronóstico. "Mediante técnicas inmunoproteómicas, observamos la respuesta generada por anticuerpos frente a 31 proteínas del hongo. Los sueros presentaron diferentes patrones de inmuno-rreactividad, y con esos datos realizamos un análisis de cluster jerárquico, que nos permitió diferenciar los pacientes que tenían un mal pronóstico de aquéllos con uno bueno", continúa Gil.

No obstante, y a pesar de que en diferentes campos médicos cada vez se constata más la necesidad de combinar diferentes biomarcadores para obtener información clínica relevante, una treintena de marcadores resulta difícil de manejar; de ahí que los investigadores utilizaran herramientas de la biología computacional más complejas.

Reactividad
Según relata Aida Pitarch, "su uso nos permitió la creación de un algoritmo matemático basado en la reactividad de los anticuerpos frente a un número más reducido de proteínas de C. albicans, exactamente cinco (Met6p, Ssb1p, Gap1p, Hsp90p y Pgk1p), mediante el que se pronosticó la gravedad de las candidiasis invasivas. Ese modelo de predicción se validó en otro grupo de pacientes, y resultó ser independiente y más preciso que los factores clínicos que se emplean para el pronóstico de estas micosis oportunistas".

Tarea ardua
La aplicación del algoritmo a datos inmunoproteómicos es una tarea ardua y difícil de extrapolar a la práctica clínica, por lo que el modelo se validó mediante un ensayo de prototipos (véase figura). "Para ello se expresaron las cinco proteínas mediante herramientas de biología molecular y se usaron como reactivos de diagnóstico en un inmunoensayo en el que se evaluaron conjuntamente. De nuevo, el algoritmo de clasificación mostró una gran precisión para pronosticar las candidiasis invasivas", concluye Pitarch.

El siguiente paso en esta investigación, que se enmarca dentro de la Red Española de Investigación en Patología Infecciosa (Reipi), sería validar el modelo obtenido a gran escala, esto es, con un número amplio de pacientes.

De confirmarse los resultados obtenidos en este trabajo, los clínicos dispondrían de una herramienta útil para aplicar el tratamiento más adecuado en cada paciente afectado por la micosis oportunista, lo que constituiría un paso más hacia la medicina personalizada.
(Mol & Cel Proteom DOI: 10.1074/mcp.M110.004 010).



Cinco marcadores en la infección

El modelo desarrollado se basa en cinco biomarcadores, conocidos por trabajos previos: tres indicaban un pronóstico favorable y el resto, una mala evolución.

De buen pronóstico:
-Met6: proteína implicada en virulencia y morfogénesis; es esencial para el hongo.
-Hsp90: es una proteína de estrés térmico. Tiene homólogos en muchos organismos, incluido el humano. Se encuentra en fase avanzada de investigación como una posible candidata de inmunoterapia de las candidiasis.
-Pgk1: implicada en el factor de virulencia, pues es capaz de unirse al plasminógeno humano y provocar la ruptura plasmina y posterior destrucción de los tejidos.

De pronóstico negativo:
-Gap1: aunque parezca chocante que unos anticuerpos impliquen mal pronóstico, existen estudios, además de éste, que demuestran que los anticuerpos frente a Gap1 no son protectores.
-Ssb1: es otra proteína de estrés térmico que en modelos animales se había visto que no sólo no protege sino que acelera la muerte del animal.

Validación del algoritmo

El gráfico muestra el análisis cluster jerárquico de los perfiles de reactividad de los cinco anticuerpos (filas) y sueros (columnas) de pacientes con candidiasis invasivas. La inicial D alude a los pacientes que fallecieron, mientras que la S se refiere a los que tuvieron un buen desenlace.
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