Hallan un mecanismo para predecir la resistencia a fármacos en bacterias

Más del 50% de los antibióticos recetados podrían ser innecesarios o representan un tratamiento incorrecto, promoviendo cada vez más resistencia, que va empeorando cada vez más, tal es así que la Organización Mundial de la Salud estima que, para 2050, esta podría ser la principal causa de muerte por encima del cáncer y de las enfermedades cardíacas.

Al respecto, desde la Universidad de Tulane de Nueva Orleans (EEUU) se ha logrado identificar una firma genética única en las bacterias que puede predecir su probabilidad de desarrollar resistencia a los antibióticos, según un nuevo estudio publicado en 'Nature Communications'.

Predecir la resistencia

Las bacterias son propensas a deficiencias en una vía específica de reparación del ADN, una condición que se sabe que estimula mutaciones rápidas en estas, lo que aumenta las probabilidades de que se desarrolle resistencia a los fármacos. Según se expone, en el centro del estudio se encuentra la Pseudomonas aeruginosa, una bacteria con un historial conocido de resistencia a múltiples fármacos y una causa común de infecciones en los hospitales.

Después de analizar los genomas bacterianos en busca de señales mutacionales (una técnica que se utiliza habitualmente en la investigación del cáncer para mapear los cambios genéticos en los tumores), el equipo de investigación encontró un patrón distintivo asociado con estas deficiencias en la reparación del ADN que predijo con precisión el potencial de las bacterias para desarrollar resistencia a los antibióticos. 

"Es esencialmente una huella digital capaz de predecir la presencia de bacterias potencialmente resistentes a múltiples fármacos", según Zac Pursell, profesor asociado de bioquímica y biología molecular en la Facultad de Medicina de la Universidad de Tulane.

Al respecto, cabe destacar que la misma tecnología de secuenciación de ADN que puede identificar las "huellas dactilares" bacterianas también puede encontrar puntos de ataque. En este sentido, los investigadores lograron identificar vías de resistencia separadas y administrar combinaciones específicas de antibióticos que se dirigen a estas vías, evitando que las bacterias adquieran resistencia a los medicamentos. 

Aunque los resultados aún están en sus primeras etapas, la creación exitosa de una herramienta de diagnóstico podría reducir el uso excesivo de antibióticos y permitir un tratamiento más preciso de las infecciones bacterianas. Y es que estos hallazgos podrían ayudar a los investigadores a identificar más rápidamente tratamientos basados ​​en la precisión que sean más efectivos contra los patógenos letales resistentes al tratamiento. 

En el futuro, se pretende desarrollar un modelo de aprendizaje automático que pueda escanear muestras de bacterias y predecir el desarrollo de resistencia a los antibióticos.