972- ¿ ChatGPT como co-autor/autor de artículos académicos ?

Ju Yoen Lee, Sun Huh, Editor.¿Puede un chatbot de inteligencia artificial ser el autor de un artículo académico?. J Educ Eval Health Prof. 2023; 20: 6. Hanyang University School of Law, Seoul, Korea

Resumen

A fines de 2022, la aparición de ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial (IA) con una asombrosa capacidad de escritura, causó gran sensación en el mundo académico. El chatbot resultó ser muy capaz, pero también capaz de engañar, y se supo que varios investigadores habían incluido al chatbot (incluida su versión anterior) como coautores de sus artículos académicos. En respuesta, Nature and Science expresó su posición de que este chatbot no puede figurar como autor en los artículos que publican. Dado que un chatbot de en el sistema legal actual no es un ser humano, el texto generado automáticamente por un chatbot de IA no puede ser un trabajo protegido por derechos de autor y por lo tanto, un chatbot de IA no puede ser autor de un trabajo con derechos de autor. Los chatbots de IA actuales, como ChatGPT, son mucho más avanzados que los motores de búsqueda en el sentido de que producen texto original, pero siguen estando al nivel de un motor de búsqueda en el sentido de que no pueden responsabilizarse de su redacción. Por ello, tampoco pueden ser autores desde la perspectiva de la ética de la investigación.

Introducción

Un chatbot de inteligencia artificial (AI), llamado ChatGPT, que puede generar texto similar al humano, fue lanzado por Open AI en noviembre de 2022 y desde entonces se ha convertido en un problema global. En educación, han surgido inquietudes acerca de los estudiantes que usan este increíble chatbot para completar tareas. También se informó que este chatbot figuraba en artículos académicos como co-autores y se formularon opiniones sobre la necesidad de directivas para el uso de chatbots de IA en la redacción científica. En respuesta a estas preocupaciones, Nature ha agregado lo siguiente a sus políticas editoriales existentes:

“Los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, actualmente no satisfacen nuestros criterios de autoría. En particular, la atribución de autoría implica la responsabilidad por el trabajo, que no se puede aplicar efectivamente a los LLM. El uso de un LLM debe documentarse adecuadamente en la sección de Métodos, y si no hay una sección de Métodos disponible, en una parte alternativa adecuada del manuscrito.”

Science también ha declarado que especificará en su licencia y política editorial "que los resultados generados por ChatGPT no se pueden usar ni atribuir en artículo"..

Sin embargo, queda un problema más amplio: ¿pueden los chatbots ser autores de artículos académicos y, si no, por qué no? Incluso si, como dice Nature , los chatbots no pueden ser autores de artículos académicos ahora, ¿qué pasa con los chatbots más avanzados en el futuro? Los editores de revistas pueden preguntarse acerca de esto. Por lo tanto, este artículo aborda el tema de los chatbots de IA como autores desde las perspectivas del derecho y la ética de la investigación.

Declaración de Ética

Como estudio legal basado en la literatura, no se requirió la aprobación de la Junta de Revisión Institucional ni el consentimiento informado.

Diseño del estudio

Este estudio aborda el tema de la autoría de los chatbots de IA tanto desde la perspectiva legal como desde la ética de la investigación. Se basó principalmente en la ley actual, precedentes judiciales y otra literatura legal, que se buscó en varias bases de datos legales.

Autoría de IA chatbot desde la perspectiva de la ley de derechos de autor

En noviembre de 1981, un programa informático llamado Racter fue mencionado como autor de un texto en prosa que se publicó en la revista OMNI. Posteriormente, el libro de Racter, el primero escrito por un programa de computadora, fue publicado en 1984. Racter provocó una reflexión sustancial sobre la IA y los derechos de autor. Desde entonces, con el desarrollo de la industria de la IA, se han producido muchos debates académicos sobre la IA y su autoría. La pregunta es, ¿se puede reconocer la autoría de AI desde la perspectiva de la ley de derechos de autor actual? 

Las oficinas de derechos de autor y los tribunales de muchos países generalmente han expresado opiniones negativas sobre este tema. En algunos países, la respuesta a esta pregunta se puede encontrar directamente en sus estatutos de derechos de autor. Por ejemplo, la Ley de derechos de autor de Corea define “una obra” como “una creación que expresa los pensamientos o sentimientos de un ser humano” y un “autor” como “una persona que crea una obra? (Artículo 2-i, 2-ii) . Por lo tanto, de acuerdo con la Ley, cualquier cosa creada por un ser NO humano no puede ser una obra protegida por derechos de autor, y un ser NO humano no puede ser autor. En otras palabras, es evidente que un chatbot de IA no puede ser un autor según la ley Coreana. .......

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(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. Nueva presentación el  27 de Mayo. 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

971- ChatGPT en publicaciones cientificas

Ismail Dergaa, Karim Chamari, Piotr Zmijewski, Helmi Ben Saad. De la escritura humana al texto generado por inteligencia artificial: examinando las perspectivas y amenazas potenciales de ChatGPT en la escritura académica. Biol Sport. 2023; 40(2): 615-622. Primary Health Care Corporation (PHCC), Doha, Qatar

Resumen

El procesamiento natural del lenguaje PNL) se ha estudiado en informática durante décadas. Los avances tecnológicos recientes han llevado al desarrollo de modelos sofisticados de inteligencia artificial (IA), como el Transformador preentrenado generativo de chat (ChatGPT). Estos modelos pueden realizar una variedad de tareas lingüísticas y generar respuestas similares a las humanas, lo que ofrece perspectivas interesantes para la eficiencia académica. Este manuscrito tiene como objetivo (i) explorar los posibles beneficios y amenazas de ChatGPT y otras tecnologías de PNL en publicaciones académicas y de investigación; (ii) destaca las consideraciones éticas involucradas en el uso de estas herramientas, y (iii) considera el impacto que pueden tener en la autenticidad y credibilidad del trabajo académico. Este estudio involucró una revisión de la literatura de artículos académicos relevantes publicados en revistas revisadas por pares indexadas en Scopus como cuartil. La búsqueda usó palabras clave como "ChatGPT", "texto generado por IA", "escritura académica" y "procesamiento del lenguaje natural". .” El análisis se llevó a cabo utilizando un enfoque cuasicualitativo, que implicó leer y evaluar críticamente las fuentes e identificar datos relevantes para respaldar las preguntas de investigación. El estudio encontró que el ChatGPT y otras tecnologías de PNL tienen el potencial de mejorar la escritura académica y la eficiencia de la investigación. Sin embargo, su uso también plantea preocupaciones sobre el impacto en la autenticidad y credibilidad del trabajo académico. El estudio destaca la necesidad de debates exhaustivos sobre el uso potencial, las amenazas y las limitaciones de estas herramientas. enfatizando la importancia de los principios éticos y académicos, con la inteligencia humana y el pensamiento crítico al frente del proceso de investigación. Este estudio destaca la necesidad de debates integrales y consideraciones éticas involucradas en su uso. El estudio también recomienda que los académicos tengan cuidado al usar estas herramientas y aseguren la transparencia en su uso, enfatizando la importancia de la inteligencia humana y el pensamiento crítico en el trabajo académico.

Introducción

En la última década más o menos, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances notables, y Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT  modelo abierto de IA GPT-3) es un ejemplo sorprendente de este progreso. La investigación académica se ha basado tradicionalmente en métodos manuales laboriosos para clasificar y analizar grandes volúmenes de texto. Sin embargo, los avances recientes en la tecnología de procesamiento natural del lenguaje (PNL) han hecho posible automatizar muchas de estas tareas. 

El ChatGPT es una de esas tecnologías que ha mostrado perspectivas prometedoras en la investigación académica. ChatGPT es un modelo de lenguaje grande que ha sido entrenado en un extenso corpus de texto, lo que le permite generar respuestas de texto similares a las humanas. Desde hace algunos años, ha sido evidente que la IA puede producir un lenguaje coherente, y cada vez es más difícil distinguir las oraciones de la IA de las creadas por humanos. 

En 2022, la revista Nature informó que los científicos ya estaban usando chatbots como asistentes de investigación para ayudarlos a organizar sus pensamientos, recibir comentarios sobre su trabajo, escribir códigos e incluso resumir la literatura de investigación.  ChatGPT tiene la capacidad de crear ensayos de estudiantes bien escritos, resumir trabajos de investigación, responder preguntas lo suficientemente bien como para aprobar exámenes médicos y generar códigos de computadora útiles. Incluso ha creado resúmenes de investigación que a los científicos les resultó difícil distinguir de los escritos por un ser humano. 

Sin embargo, esta tecnología también tiene el potencial de producir spam, ransomware y otros productos dañinos, lo que es sustancialmente preocupante para nuestras sociedades. Dado el potencial de ChatGPT, para interrumpir varios campos, existe una necesidad urgente de que la comunidad de investigación participe en un debate integral sobre los posibles usos, amenazas y limitaciones de estas herramientas. Por lo tanto, los objetivos de esta presentacion han sido: (i) proporcionar una descripción general de ChatGPT y otras tecnologías de NLP, su aparición, limitaciones e implicaciones prácticas relacionadas; y (ii) examinar las perspectivas y consecuencias del uso de estas herramientas en la escritura académica..........

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970- ChatGPT en infectologia

Kunming Cheng, Zhiyong Li, Yongbin He, Qiang Guo, Yanqiu Lu. Uso potencial de la inteligencia artificial en enfermedades infecciosas: tome el ChatGPT como ejemplo. Ann Biomed Eng. 2023: 1-6. Department of Intensive Care Unit, The Second Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan China. University of North Carolina at Chapel Hill, NC USA.

Resumen

Durante el último mes, un nuevo modelo de IA llamado Chatbot Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), ha recibido una enorme atención en los medios y de las comunidades científicas debido a su capacidad para procesar y responder a su comandos de manera humanista. Como se informó, cinco días después de su lanzamiento, la cantidad de usuarios registrados de ChatGPT superó el millón y sus usuarios activos mensuales superaron los 100 millones dos meses después, lo que la convierte en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia. Con relación a la salud, la llegada del ChatGPT ha traído nuevas ideas y desafíos en el ámbito de las enfermedades infecciosas. En vista de ello, para evaluar el uso potencial de ChatGPT en la práctica clínica y la investigación científica de enfermedades infecciosas, realizamos una breve encuesta en línea utilizando la página web de ChatGPT disponible públicamente. 

Introducción

En la última década, la inteligencia artificial (IA) en forma de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural ha permeado muchos dominios de la ciencia. Con el desarrollo constante de la tecnología de IA y su alta integración en dominios de la salud, la IA ha recibido una atención cada vez mayor y el alcance de su aplicación en el campo médico también se está expandiendo. 

Durante los últimos meses, un nuevo modelo de IA llamado Chatbot Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), ha recibido una enorme atención en los medios y las comunidades científicas, debido a su capacidad para procesar y responder a los comandos de manera humanista. El ChatGPT está ajustado a partir del modelo de lenguaje grande (LLM) GPT-3.5, que se utilizo en base a datos de texto masivos obtenidos de Internet a través de métodos de aprendizaje supervisado y de refuerzo. Más aún, este programa se considera un punto de inflexión en las técnicas de IA y el comienzo de una nueva revolución tecnológica. 

Como se informó, a cinco días después de su lanzamiento, la cantidad de usuarios registrados de ChatGPT superó el millón y sus usuarios activos mensuales superaron los 100 millones dos meses después, lo que la convierte en la aplicación de más rápido crecimiento en la historia. Según investigaciones anteriores, el ChatGPT parecía ser omnisciente y podía responder incluso a solicitudes caprichosas de forma rápida y fluida.

La infectología es una disciplina que se enfoca en la ocurrencia, prevalencia, prevención, control y tratamiento de enfermedades infecciosas. Actualmente, el mundo se enfrenta a muchas enfermedades infecciosas emergentes, como la enfermedad por coronavirus (COVID-19), la viruela del mono, la gripe, el VIH/SIDA, etc. Especialmente debido al brote de COVID-19 en 2020, la economía mundial se ha visto muy afectada y millones de personas perdieron la vida. 

La aplicación de la IA en el campo de las enfermedades infecciosas no es una novedad. Por ejemplo, durante la epidemia de COVID-19, la IA desempeñó un papel importante en la detección temprana, optimizando estrategias de intervención farmacéuticas y no farmacéuticas, los modelos de predicción, la telemedicina, etc. Recientemente, la llegada de ChatGPT ha traído nuevas ideas y desafíos en el ámbito de las enfermedades infecciosas. 

En vista de esto, para evaluar el uso potencial de ChatGPT en la práctica clínica y la investigación científica de enfermedades infecciosas, realizamos una breve encuesta en línea utilizando la página web disponible públicamente (Fig.1). Además, el presente estudio está dedicado a explorar las cuestiones sociales y éticas relevantes relacionadas con este programa.

¿Cómo se puede aplicar ChatGPT en enfermedades infecciosas?

Como modelo de lenguaje de IA, el ChatGPT se puede aplicar en enfermedades infecciosas de varias maneras:1) Difusión de información: el ChatGPT se puede usar para difundir información precisa y actualizada sobre enfermedades infecciosas al público en general, atención médica profesionales y legisladores. 2) Vigilancia y monitoreo de enfermedades: este programa podría estar capacitado para monitorear plataformas de noticias y redes sociales en busca de signos de brotes o grupos de enfermedades, y para alertar a las autoridades de salud sobre posibles amenazas. 3) Diagnóstico y tratamiento: el ChatGPT puede ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades infecciosas mediante el procesamiento de datos de pacientes y brindando posibles diagnósticos y opciones de tratamiento. 4) Evaluación y modelado de riesgos: se puede utilizar para modelar la propagación de enfermedades infecciosas y estimar el riesgo de transmisión en diferentes poblaciones y entornos. 5) Desarrollo de vacunas: ChatGPT podría ayudar a los investigadores a identificar posibles objetivos de vacunas mediante el análisis de datos genómicos y la predicción de la antigenicidad de diferentes proteínas virales. 

En general, la capacidad del ChatGPT para procesar el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas lo convierte en una herramienta valiosa en la lucha contra las enfermedades infecciosas.....

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969- ChatGPT en el laboratorio de bioquímica clínica

Janne Cadamuro, Federico Cabitza, Zeljko Debeljak, Sander De Bruyne, Glynis Frans, Salomon Martin Perez , Habib Ozdemir, Alexander Tolios , Anna Carobene, Andrea Padoan.Potenciales y peligros de ChatGPT y los modelos de inteligencia artificial de lenguaje natural para la comprensión de los resultados de las pruebas del laboratorio clínico. Una evaluación del European Federation of Clinical Chemistry y del  Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI). De Gruyter- Clin Chem Lab Med April 2023.

Resumen

Objetivos: ChatGPT, una herramienta basada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), está en la mente de todos y ya se han propuesto varias aplicaciones potenciales en el cuidado de la salud. Sin embargo, dado que aún no se ha probado la capacidad de esta herramienta para interpretar los resultados de las pruebas de laboratorio, el grupo de trabajo de EFLM sobre Inteligencia Artificial (WG-AI) se ha propuesto la tarea de cerrar esta brecha con un enfoque sistemático.

Métodos: los miembros del WG-AI generaron 10 informes de laboratorio simulados de parámetros comunes, que luego se pasaron a ChatGPT para su interpretación, de acuerdo con los intervalos de referencia (RI) y sus unidades, utilizando un aviso optimizado. Los resultados fueron posteriormente evaluados de forma independiente por todos los miembros del WG-AI con respecto a la relevancia, corrección, utilidad y seguridad.

Resultados: ChatGPT reconoció todas las pruebas de laboratorio, pudo detectar si se desviaban del RI y dio una interpretación prueba por prueba, así como una interpretación general. Las interpretaciones fueron más bien superficiales, no siempre correctas y, sólo en algunos casos, juzgadas con coherencia. La magnitud de la desviación del RI, rara vez juega un papel en la interpretación de las pruebas de laboratorio, y la inteligencia artificial (IA) no hizo ninguna sugerencia significativa con respecto a los diagnósticos de seguimiento o los procedimientos adicionales en general.

Conclusiones: ChatGPT en su forma actual, al no estar específicamente capacitado en datos médicos o datos de laboratorio en particular, solo puede considerarse una herramienta capaz de interpretar un informe de laboratorio en el mejor de los casos, prueba por prueba, pero no en la interpretación de un conjunto como imagen diagnóstica. Las generaciones futuras de IA similares con datos de entrenamiento de la realidad médica seguramente podrían revolucionar los procesos actuales en el cuidado de la salud, a pesar de que esta implementación aún no está lista.

Introducción

El laboratorio de medicina siempre ha luchado con el hecho de que, aunque contribuye a la mayoría de las decisiones médicas con los resultados de sus pruebas, rara vez es capaz de interpretar estos resultados en el contexto de la clínica del paciente, especialmente cuando esta información no suele ser proporcionada por los médicos solicitantes o no es directamente consultado en el laboratorio. Por lo tanto, los valores numéricos generalmente solo se proporcionan al médico, que es responsable de su correcta interpretación. Sin embargo, si esta interpretación no se comunica al paciente, se quedará solo con un informe de laboratorio y sin una guía clara sobre cómo interpretarlo. En consecuencia, muchos pacientes recurren a la información disponible en Internet, comúnmente conocida como “Dr. Google." 

Recientemente, se puso a disposición del público un chatbot de inteligencia artificial (AI) disponible gratuitamente llamado "Chatbot Generative pre-trained Transformer" (ChatGPT para abreviar), que simula una comunicación similar a la humana. Se ha demostrado que este chatbot aprueba el the United States Medical Licensing Exam (USMLE), un conjunto de tres pruebas estandarizadas de conocimiento de nivel experto, que se requieren para obtener la licencia médica en este país. Además, se ha especulado que ChatGPT puede ser de ayuda para los médicos, por ejemplo, brindando apoyo para la toma de decisiones clínicas u ofreciendo apoyo para el diagnóstico diferencial o los planes de tratamiento preliminares . En un estudio reciente, se demostró que la capacidad de ChatGPT para resolver preguntas de razonamiento de orden superior en patología tenía un nivel relacional de precisión.

Con 500 millones de usuarios actualmente, es más que probable que los pacientes ya estén utilizando esta herramienta para traducir sus resultados de laboratorio a términos sencillos, especialmente si se tiene en cuenta que muchos motores de búsqueda en línea están listos para integrar (o ya han integrado) AI-chatbots. Dado que la capacidad de ChatGPT para interpretar los resultados de las pruebas médicas de laboratorio aún no se ha probado, el European Federation of Clinical Chemistry y del  Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI) se propuso analizar más de cerca a ChatGPT en este sentido.

Nos enfocamos en una serie de casos clínicos ficticios (pero realistas), cada uno con diferentes condiciones patológicas que ChatGPT v4.0 pidió que interpretaran. Las declaraciones obtenidas de la herramienta de IA se verificaron en cuanto a su corrección, seguridad para el paciente, utilidad y relevancia.

Hasta donde sabemos, este es el primer intento de inspeccionar la capacidad de ChatGPT para evaluar los resultados de laboratorio, simulando un escenario de la vida real al imitar a pacientes que necesitan una interpretación médica.....

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968- Detección bacteriana basada en fagos

Susanne Meile, Samuel Kilcher, Martin J. Loessner, Matthew Dunne. Detección de patógenos bacterianos basada en fagos: pautas de diseño y desarrollos recientes Viruses. 2020;12(9): 944. Institute of Food Nutrition and Health, ETH Zurich, Switzerland.

Resumen

La detección rápida y confiable de patógenos bacterianos en muestras clínicas, productos alimenticios contaminados y suministros de agua puede mejorar drásticamente los resultados clínicos y reducir el impacto socioeconómico de la enfermedad. Como depredadores naturales de las bacterias, los bacteriófagos (fagos) han evolucionado para unirse a sus anfitriones con una especificidad sin precedentes y entregar y replicar rápidamente su genoma viral. No es sorprendente que los fagos y las proteínas codificadas por fagos se hayan utilizado para desarrollar un amplio repertorio de ensayos de diagnóstico, muchos de los cuales superan los métodos convencionales de detección molecular y basados ​​en cultivos. Si bien se pueden usar fagos intactos o proteínas de afinidad codificadas por fagos para capturar bacterias, la mayoría de los sistemas de detección inspirados en fagos aprovechan la entrega y amplificación del genoma viral. Los fagos adecuados se reprograman genéticamente para entregar genes indicadores heterólogos, cuya actividad se detecta normalmente a través de la conversión de sustrato enzimático para indicar la presencia de una célula huésped viable. La infección con tales fagos informadores modificados normalmente conduce a un rápido estallido de producción de proteína informadora que permite una detección altamente sensible. En esta revisión, destacamos los avances recientes en los métodos de detección basados ​​en infecciones, presentamos pautas para la construcción de fagos informadores, describimos aspectos técnicos de la ingeniería de fagos informadores y discutimos algunas de las ventajas y desventajas de la detección de patógenos basada en fagos.

1. Introducción

El desarrollo de métodos rápidos y confiables para la detección e identificación de patógenos es fundamental para mejorar la prevención y el tratamiento de enfermedades bacterianas en varios campos, desde la producción de alimentos hasta la atención médica. Si bien la detección basada en cultivos sigue siendo el estándar de oro para la detección e identificación de patógenos bacterianos, ello puede requerir mucho tiempo y mano de obra; por lo general requiere más de 48 h para permitir el crecimiento bacteriano selectivo y garantizar una detección confiable. Dentro de la clínica, la identificación microbiana temprana es importante para garantizar que los pacientes reciban un tratamiento antibiótico óptimo. 

Aproximadamente entre el 30 y el 50 % de los pacientes reciben un tratamiento antibiótico ineficaz porque los médicos deben tratarlos inmediatamente con antibióticos de amplio espectro de primera línea hasta que estén disponibles los resultados de la detección basada en cultivos . Por ejemplo, los análisis de hemocultivos requieren de 48 a 72 h para identificar organismos exigentes como especies de Bacillus y las especies de los HACEK (Haemophilus, Aggregatibacter, Cardiobacterium hominis, Eikenella corrodens y Kingellaespecies) requieren varios días para producir un resultado concluyente. Esto no solo afecta la supervivencia del paciente debido a la prescripción de antibióticos inapropiados, sino que el mal uso de los antibióticos contribuye directamente a la propagación  mundial de bacterias resistentes .....................................................................................

Si bien los métodos basados ​​en cultivos siguen siendo el pilar del diagnóstico, las pruebas para la detección de bacterias de diagnóstico independientes del cultivo (CIDT), dependen cada vez mas de la amplificación de ácidos nucleicos, la detección de antígenos basada en ELISA, así como las pruebas de diagnóstico asistidas por matriz espectrofotometrica (MALDI-TOF-MS) y las de secuenciación del genoma completo (WGS) 

La ventaja de estos enfoques es el potencial de automatización, lo que los hace reproducibles y fáciles de usar, al mismo tiempo que permite la detección sensible de organismos no cultivables e infecciones polimicrobianas (detección múltiple). Sin embargo, la especificidad de estos enfoques puede verse afectada por la detección de especies no objetivo estrechamente relacionadas que generan resultados falsos positivos. 

Además, los métodos basados ​​en ácidos nucleicos carecen de la capacidad de diferenciar entre el ADN de células bacterianas viables y muertas, lo que significa que pueden evaluar la viabilidad microbiana retrospectivamente, es decir, los cambios en los niveles de ácido nucleico durante un período de tiempo determinado; sin embargo, son incapaces de determinar la viabilidad dentro de muestras discretas, lo que hace que la identificación de bacterias viables (y potencialmente infecciosas) sea extremadamente difícil............

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967- Diagnóstico de Sepsis Neonatal

Istemi Han Celik, Morcos Hanna, Fuat Emre Canpolat, Mohan Pammi. Diagnóstico de Sepsis Neonatal: Pasado, Presente y Futuro. Pediatr Res. 2022; 91(2): 337-350. Division of Neonatology, Department of Pediatrics, University of Health Sciences Turkey; Section of Neonatology, Department of Pediatrics, Baylor College of Medicine and Texas Children’s Hospital, Houston, Texas, USA.

Resumen 

La sepsis sigue siendo una causa importante de mortalidad y morbilidad neonatal, especialmente en países de ingresos bajos y medianos. La sepsis neonatal se presenta con signos y síntomas inespecíficos que requieren pruebas para confirmar el diagnóstico. El diagnóstico temprano y preciso de la infección mejorará los resultados clínicos y disminuirá el uso excesivo de antibióticos. Los métodos de diagnóstico actuales se basan en métodos de cultivo convencionales, lo que requiere mucho tiempo y puede retrasar decisiones terapéuticas críticas. Las técnicas no basadas en cultivos, incluidos los métodos moleculares y la espectrometría de masas, pueden superar algunas de las limitaciones observadas con las técnicas basadas en cultivos. Se han utilizado biomarcadores que incluyen índices hematológicos, moléculas de adhesión celular, interleucinas y reactivos de fase aguda para el diagnóstico de sepsis neonatal. En esta revisión, examinamos técnicas microbiológicas pasadas y actuales, índices hematológicos y biomarcadores inflamatorios que pueden ayudar al diagnóstico de sepsis. La búsqueda de un biomarcador ideal que tenga una precisión diagnóstica adecuada en las primeras etapas de la sepsis todavía está en curso. Discutimos estrategias prometedoras para el futuro que se están desarrollando y probando que pueden ayudarnos a diagnosticar la sepsis temprano y mejorar los resultados clínicos.

Introducción

La sepsis neonatal es un síndrome clínico caracterizado por signos y síntomas inespecíficos causados ​​por la invasión de patógenos. La sepsis se considera comprobada por cultivo si se confirma mediante crecimiento microbiano en hemocultivos u otros fluidos corporales estériles. Existe debate sobre la aparición de sepsis con cultivo negativo y si se debe continuar con los antibióticos en los casos con cultivo negativo. La sepsis se clasifica como de inicio temprano si se diagnostica dentro de las primeras 72 horas de vida, lo que se debe a factores de riesgo perinatal, o de inicio tardío si se diagnostica después de las 72 horas y es secundaria a factores de riesgo nosocomiales. La sepsis neonatal sigue siendo una causa importante de morbilidad y mortalidad a pesar de los avances en la medicina neonatal. La incidencia varía de 1 a 4 casos por cada 1000 nacidos vivos en países de ingresos altos, pero llega a 49 a 170 casos en países de ingresos bajos y medianos con una tasa de letalidad de hasta el 24 %. Los sobrevivientes de sepsis neonatal tienen un mayor riesgo de resultados adversos del desarrollo neurológico, como parálisis cerebral, pérdida de la audición, discapacidad visual y retrasos cognitivos, incluso en aquellos cuyos cultivos fueron negativos pero fueron tratados con antibióticos.

El diagnóstico de sepsis confirmada se basa en técnicas de cultivo microbiológico convencionales, que pueden llevar mucho tiempo. A pesar de la alta sensibilidad para detectar cargas bacterianas bajas (1–4 UFC/mL), muchos medicos ven con escepticismo los hemocultivos negativos cuando se les presenta un bebé enfermo. El diagnóstico de sepsis con "cultivo negativo" o "sepsis clínica" ha llevado a un aumento de 10 veces en el uso de antibióticos en recién nacidos con evidencia de daño no intencionado, incluido un mayor riesgo de enterocolitis necrosante, infecciones fúngicas, displasia broncopulmonar y muerte.

Los avances en las técnicas de cultivo rápido, la administración de antibióticos y los enfoques agrupados para prevenir las infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la línea central (CLABSI) han reducido la morbilidad y la mortalidad por sepsis neonatal. Se necesitan nuevos enfoques moleculares y métodos no basados ​​en cultivos para ayudar en la detección oportuna y el diagnóstico preciso de la sepsis. 

Los biomarcadores actuales y los índices hematológicos complementarios que se utilizan en la práctica clínica habitual tienen un valor limitado y son difíciles de interpretar debido a su baja sensibilidad y al cambio de los rangos normales durante el período neonatal . Un marcador ideal debería tener una sensibilidad y un valor predictivo negativo (VPN) cercanos al 100 %; especificidad y valor predictivo positivo (VPP) superior al 85%.  Ninguno de los biomarcadores o combinación de biomarcadores tiene precisión diagnóstica adecuada para ser utilizado de manera confiable en el diagnóstico de sepsis neonatal. Nuestro objetivo es revisar las modalidades diagnósticas pasadas y actuales y presentar algunas ideas sobre las estrategias diagnósticas futuras en la sepsis neonatal. 

Fisiopatologia de la sepsis neonatal

Las respuestas inmunitarias del huésped, incluidas las citocinas y las quimiocinas, durante la sepsis neonatal pueden ayudar en el diagnóstico y/o evaluación de la gravedad de la sepsis. Un resumen de los biomarcadores asociados con las vías inmunitarias del huésped que cambian durante la sepsis se muestra en Figura 2.

Las células de Paneth y las células linfoides intestinales producen interleucina-17 (IL-17), que tiene un papel en la defensa local y el desarrollo del síndrome de respuesta inflamatoria sistémica . Los epitelios respiratorios secretan proteínas y péptidos antimicrobianos que incluyen catelicidina y β-defensinas. Los microorganismos grampositivos y su ácido lipoteicoico de la pared celular emiten señales a través de los receptores TLR-2, mientras que los microorganismos gramnegativos y sus lipopolisacáridos (LPS) secretados emiten señales a través de los receptores TLR-4 22.

Estas cascadas de señalización están asociadas con la producción de citoquinas y quimioquinas inflamatorias dependientes del factor nuclear κB (NFκB). Los receptores tipo NOD conducen a la producción de IL-1β e IL-18 por un complejo proteico llamado inflamasoma....... 

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966- El laboratorio clinico en las ITS

Giorgia Caruso, Anna Giammanco, Roberta Virruso, Teresa Fasciana, Paul B. Tchounwou, Academic Editor. Tendencias Actuales y Futuras en el Diagnóstico de Laboratorio de Infecciones de Transmisión Sexual. Int J Environ Res Public Health. 2021;  18(3): 1038. U.O.C. of Microbiology and Virology, ARNAS, Palermo, Italy

Resumen

Las infecciones de transmisión sexual (ITS) continúan ejerciendo una carga social y de salud pública considerable a nivel mundial, particularmente para los países en desarrollo. Debido a la alta prevalencia de infecciones asintomáticas y las limitaciones del diagnóstico basado en los síntomas (sindrómico), la confirmación de la infección mediante herramientas de laboratorio es esencial para elegir el curso de tratamiento más apropiado y para detectar grupos de riesgo. Se han desarrollado numerosas pruebas y plataformas de laboratorio para gonorrea, clamidia, sífilis, tricomoniasis, micoplasmas genitales, virus del herpes y virus del papiloma humano. Las pruebas en el punto de atención ahora son una posibilidad, y las tecnologías ómicas de microfluidos y de alto rendimiento prometen revolucionar el diagnóstico de las ITS. El alcance de este documento es proporcionar una descripción general actualizada de las herramientas de diagnóstico de laboratorio actuales para estas infecciones, destacando sus ventajas, limitaciones y adaptabilidad en el punto de atención. También se analiza la aplicabilidad diagnóstica de los últimos enfoques moleculares y bioquímicos.

1. Introducción

Las infecciones de transmisión sexual (ITS) son algunas de las afecciones transmisibles más frecuentes a nivel mundial. Representan un importante problema social y de salud y, en particular, cuatro ITS tratables contribuyeron en hasta 376,4 millones de nuevas infecciones en 2016, lo que corresponde a aproximadamente un millón de casos nuevos por día. Este número incluía infecciones por Chlamydia trachomatis (CT) (127,2 millones), Neisseria gonorrhoeae (NG) (86,9 millones), Trichomonas vaginalis (TV) (156 millones) y Treponema pallidum subspecies pallidum (TP) (6,3 millones). Además, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estimó hasta 417 millones de infecciones por el virus del herpes simple tipo 2 (VHS-2) y 291 millones de mujeres infectadas por el virus del papiloma humano (VPH). Aunque frecuentemente subdiagnosticadas, las infecciones genitales por micoplasmas también se encuentran entre las ITS más comunes, con una prevalencia de 1 a 3% en la población general sexualmente activa para Mycoplasma genitalium (MG), y de 20 a 50% y 40 a 80% en personas sexualmente activas asintomáticas. mujeres para Mycoplasma hominis (MH) y Ureoplasma urealyticum (UU), respectivamente.

Las ITS representan una carga considerable para la salud pública, que es difícil de evaluar porque los casos asintomáticos son muy comunes. Las infecciones no detectadas que no se tratan pueden tener complicaciones graves, que afectan de manera desproporcionada a las mujeres y sus bebés recién nacidos. La sífilis congénita puede causar aborto espontáneo y parto prematuro, y la OMS estima que esta condición es responsable de más de 300.000 muertes fetales y neonatales, y de un mayor riesgo de muerte prematura para 215.000 bebés cada año . Además, hasta 530.000 casos de cáncer de cuello uterino y 264.000 muertes asociadas son causados ​​cada año por infecciones por VPH. 

Las dos ITS bacterianas más comunes, CT y NG, no solo causan enfermedad pélvica inflamatoria y dolor pélvico crónico en las mujeres, sino que también provocan embarazos ectópicos y abortos espontáneos, trabajo de parto prematuro, mayor riesgo de transmisión maternoinfantil del VIH, conjuntivitis y neumonía en recién nacidos. Aunque la evidencia no es concluyente, la infección por MG y TV en el embarazo también se ha asociado con el parto prematuro. Los recién nacidos pueden infectarse con VHS al nacer de una madre infectada, con una posible afectación del sistema nervioso central y consecuencias fatales. Tanto la TC como la NG pueden causar daños irreparables en las trompas de Falopio, lo que lleva a la infertilidad en las mujeres , y se ha sugerido un posible papel de estos organismos en la reducción de la calidad del esperma y la fertilidad en los hombres. Además, las ITS aumentan la susceptibilidad a la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) y su riesgo de transmisión debido al aumento de la excreción viral en las secreciones genitales.

En 2016, la OMS lanzó su estrategia global para abordar las ITS. Uno de los pilares principales incluye una vigilancia mejorada a través del desarrollo e implementación de mejores pruebas y algoritmos de diagnóstico. En particular, el diagnóstico temprano y la identificación de portadores asintomáticos (detección) es un requisito previo para guiar de manera eficiente las intervenciones de tratamiento y prevención de las ITS. En los últimos años, el advenimiento de las herramientas de espectrometría molecular y de masas revolucionó el laboratorio de microbiología clínica. En particular, los últimos avances tecnológicos allanaron el camino para el desarrollo y la implementación de pruebas en el punto de atención .

El propósito de esta revisión es discutir los últimos avances en el diagnóstico de laboratorio de las principales ITS, en particular: (1) la importancia de POC y ensayos moleculares para complementar el enfoque sindrómico tradicional para el diagnóstico temprano y la identificación de portadores asintomáticos; y (2) los desarrollos tecnológicos actuales y futuros para el diagnóstico de ITS (incluidos los enfoques ómicos).

1- Leer el articulo completo

2- Comprender y mejorar la detección de sífilis

(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma.  Nueva presentación  el  05 de Mayo. 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

965- Helicobacter pylori, diagnóstico de laboratorio y tratamiento

Shamshul Ansari, Yoshio Yamaoka. Infección por Helicobacter pylori, diagnóstico de laboratorio y resistencia antimicrobiana: una perspectiva de relevancia clínica. Clin Microbiol Rev. 2022; 35(3): e00258-21. Department of Environmental and Preventive Medicine, Oita University Faculty of Medicine, Yufu City, Oita, Japan

Resumen

A pesar de la reciente disminución de la prevalencia general de la infección por Helicobacter pylori, las tasas de morbilidad y mortalidad asociadas con el cáncer gástrico siguen siendo altas. El desarrollo de la resistencia a los antimicrobianos y el fracaso del tratamiento están alimentando la carga mundial de complicaciones gástricas asociadas con este germen. El diagnóstico preciso sigue siendo el paso inicial para el tratamiento y la erradicación de las infecciones causadas por microorganismos. Aunque se han publicado varios informes sobre enfoques diagnósticos para la infección por H. pylori , la mayoría carece de datos sobre el diagnóstico desde una perspectiva clínica. Por lo tanto, proporcionamos una descripción intensiva, completa y actualizada de los métodos de diagnóstico actualmente disponibles que pueden ayudar a los médicos, infectologos e ivestigadores de H. pylori que trabajan en epidemiología de infecciones para ampliar su comprensión y seleccionar métodos de diagnóstico apropiados. También enfatizamos los enfoques de diagnóstico apropiados basados ​​en entornos clínicos (ya sea diagnóstico clínico o detección masiva), en factores del paciente (ya sea edad u otros factores predisponentes), en  factores clínicos (ya sea sangrado gastrointestinal superior o gastrectomía parcial) y métodos apropiados a considerar para evaluar eficacia de la erradicación. Además, para hacer frente a la tendencia creciente de la resistencia a los antimicrobianos, sigue siendo inevitable una mejor comprensión de su aparición y de los enfoques diagnósticos actuales para la detección de la misma.

Introducción

El Helicobacter pylori es un patógeno bacteriano que fue clasificado como carcinógeno tipo 1 por la International Agency for Research on Cancer en 1994 . Posteriormente, su comportamiento cancerígeno y su asociación con el desarrollo de cáncer se reforzaron en 2001, cuando un estudio demostró la asociación de la infección por H. pylori con el cáncer gástrico. En este estudio, ninguno de los individuos que no estaban infectados con H. pylori desarrolló cáncer gástrico después de una mediana de seguimiento de 8 a 10 años. La infección persistente establecida por este patógeno se ha asociado con el desarrollo de complicaciones gástricas graves. 

Este patógeno se ha encontrado como el principal factor etiológico responsable del desarrollo de adenocarcinoma gástrico y se considera responsable de más casos de cáncer en todo el mundo que los virus de la hepatitis B y C combinados. Aunque se ha observado una disminución reciente en la incidencia del cáncer gástrico, sigue siendo una de las principales causas de muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo. Según el informe GLOBOCAN 2020, el cáncer gástrico se ubicó como la cuarta causa más común de mortalidad relacionada con el cáncer, lo que provocó la muerte estimada de 769.000 personas en 2020.

Al ser una complicación bacteriana, la terapia de erradicación de H. pylori requiere de esquemas antibióticos adecuados, los cuales son recomendados para todos los pacientes positivos a la infección por este patógeno. La erradicación exitosa de este patógeno disminuye el riesgo de desarrollar complicaciones gástricas graves. Sin embargo, para tratar la infección, el diagnóstico preciso es de suma importancia.....

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964- Resistencia antimicrobiana global

Mohsen Naghavi. Los colaboradores se enumeran al final del artículo. Carga mundial de resistencia bacteriana a los antimicrobianos en 2019: un análisis sistemático. Lancet. 2022; 399 (10325): 629-655. Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, USA.

Resumen

Antecedentes: la resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una gran amenaza para la salud humana en todo el mundo. Publicaciones anteriores han estimado el efecto de la RAM en la incidencia, las muertes, la duración de la estancia hospitalaria y los costos de atención médica para combinaciones específicas de patógenos y medicamentos en ubicaciones seleccionadas. Hasta donde sabemos, este estudio presenta las estimaciones más completas de la carga de RAM hasta la fecha.

Métodos:  estimamos las muertes y los años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) atribuibles y asociados con la RAM bacteriana para 23 patógenos y 88 combinaciones de patógenos y fármacos en 204 países y territorios en 2019. Obtuvimos datos de revisiones sistemáticas de la literatura, sistemas hospitalarios, sistemas de vigilancia , y otras fuentes, cubriendo 471 millones de registros individuales o aislamientos y 7585 estudio-ubicación-años. Utilizamos modelos estadísticos predictivos para producir estimaciones de la carga de RAM para todas las ubicaciones, incluidas las ubicaciones sin datos.

Nuestro enfoque se puede dividir en cinco componentes generales: 

• número de muertes donde la infección desempeñó un papel importante,
• proporción de muertes infecciosas atribuibles a un síndrome infeccioso dado,
• proporción de muertes por síndrome infeccioso atribuibles a un patógeno dado,
• el porcentaje de un patógeno dado resistente a un antibiótico de interés,
• y el exceso de riesgo de muerte o duración de una infección asociada con esta resistencia.. 

Usando estos componentes, estimamos la carga de enfermedad con base en dos contrafactuales: 

• muertes atribuibles a la RAM (basadas en un escenario alternativo en el que todas las infecciones resistentes a los medicamentos fueron reemplazadas por infecciones sensibles a los medicamentos) y
• muertes asociadas con la RAM (basadas en un escenario alternativo en el que todas las infecciones resistentes a los medicamentos fueron reemplazadas por no infección). 

Generamos intervalos de incertidumbre (IU) del 95 % para las estimaciones finales como los valores ordenados 25 y 975 en 1000 sorteos posteriores, y los modelos se validaron de forma cruzada para determinar la validez predictiva fuera de la muestra. 

Recomendaciones:  sobre la base de nuestros modelos estadísticos predictivos, hubo un estimado de 4,95 millones (3,62–6,57) muertes asociadas con RAM bacteriana en 2019, incluidos 1,27 millones (95% UI 0,911–1,71 ) muertes atribuibles a RAM bacteriana. A nivel regional, estimamos que la tasa de mortalidad para todas las edades atribuible a la resistencia es más alta en África subsahariana occidental, con 27,3 muertes por 100.000 (20,9–35,3), y la más baja en Australasia, con 6·5 muertes (4·3–9·4) por 100.000. Las infecciones de las vías respiratorias inferiores representaron más de 1,5 millones de muertes asociadas con la resistencia en 2019, lo que lo convierte en el síndrome infeccioso más grave. 

Los seis principales patógenos causantes de muertes asociadas con resistencia  (Escherichia coli , seguida de Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Streptococcus pneumoniae, Acinetobacter baumannii y Pseudomonas aeruginosa ) fueron responsables de 929.000 (660.000–1.270.000) muertes atribuibles a RAM y 3,57 millones (2,62–4,78) muertes asociadas con AMR en 2019. 

Una combinación de patógeno y fármaco, S. aureus resistente a la meticilina , causó más de 100.000 muertes atribuibles a AMR en 2019, mientras que seis más causaron entre 50.000 y 100.000 muertes cada uno: multirresistenteS, (excluida la tuberculosis extremadamente resistente a los medicamentos) E. coli resistente a cefalosporinas de tercera generación , A. baumannii resistente a carbapenem , E. coli resistente a fluoroquinolonas , K. pneumoniae resistente a carbapenemy K. pneumoniae resistente a las cefalosporinas de tercera generación.

Interpretación:  hasta donde sabemos, este estudio proporciona la primera evaluación integral de la carga mundial de RAM, así como una evaluación de la disponibilidad de datos. La RAM es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, con las mayores cargas en entornos de bajos recursos. Comprender la carga de la resistencia a los antimicrobianos y las principales combinaciones de patógenos y fármacos que contribuyen a ella es crucial para tomar decisiones políticas informadas y específicas de la ubicación, en particular sobre los programas de control y prevención de infecciones, el acceso a los antibióticos esenciales y la investigación y el desarrollo de nuevas vacunas y antibióticos. Existen serias brechas de datos en muchos entornos de bajos ingresos, lo que enfatiza la necesidad de expandir la capacidad del laboratorio de microbiología y los sistemas de recopilación de datos para mejorar nuestra comprensión de esta importante amenaza para la salud humana....

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Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico-UBA.
Ciudad de Buenos Aires. R. Argentina
 

963- Infecciones del tracto urinario

Glenn T. Werneburg, Daniel D. Rhoads. Tutela diagnóstica para la infección del tracto urinario: una instantánea de la guía de expertos. Cleveland Clinic Journal of Medicine 2022; 89 (10):581-587. Department of Urology, Glickman Urological and Kidney Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH.

Resumen

El cultivo de orina, la piedra angular para el diagnóstico de laboratorio de la infección del tracto urinario (ITU), se asocia con una alta frecuencia de resultados falsos positivos y falsos negativos, y su umbral diagnóstico es objeto de debate. Los cultivos de orina tardan días en obtener resultados y, a menudo, se inician el tratamiento con antibioticos mientras se esperan las lecturas finales del cultivo. Además, la bacteriuria asintomática (la presencia de bacterias en la orina en ausencia de síntomas de ITU) generalmente no justifica el tratamiento. Los autores revisan la orientación actual de los expertos sobre el uso de urocultivos, incluidos los enfoques para pedir, procesar y notificar los urocultivos, con el objetivo de reducir el uso innecesario de antibióticos y los diagnósticos erróneos de ITU.

Puntos claves

• La solicitud adecuada de urocultivo implica recolección adecuada y realizar la prueba solo en pacientes con signos y síntomas documentados de ITU
• Ejemplos de prácticas inapropiadas son la inclusión de cultivos en un conjunto de pedidos estándar (servicio de urgencias, ingreso hospitalario, preoperatorio, estado mental alterado y evaluación de recaídas) y ordenar un cultivo de orina en respuesta a un cambio en las características de la orina.
• La guía del panel de consenso vuelve a enfatizar los principios generalmente aceptados: es decir, que incluso los cultivos con un crecimiento de uropatógenos superior a 100 000 unidades formadoras de colonias (UFC)/mL NO requieren tratamiento en pacientes sin síntomas, y que la infección urinaria verdadera puede estar asociada con un crecimiento de uropatógenos INFERIOR a 100.000 UFC/mL.

Introducción

Las infecciones del tracto urinario (ITU) se encuentran entre las infecciones humanas más comunes. Pero el urocultivo, la piedra angular para el diagnóstico de laboratorio de la ITU, es imperfecto. Tiene una alta frecuencia de resultados falsos positivos y falsos negativos, y se debate su umbral diagnóstico. Además, el cultivo de orina tarda de 2 a 3 días en obtener el resultado, y los antibióticos a menudo se inician empíricamente mientras se esperan las lecturas finales del cultivo. Además, la bacteriuria asintomática (la presencia de bacterias en la orina en ausencia de síntomas deI ITU) generalmente no justifica el tratamiento.

La orientación actual basada en el consenso de un panel de expertos de Claeys et al  recomienda pruebas de orina de laboratorio adecuadas e interpretación de los resultados cuando se evalúa la posibilidad de ITU. La guía describe enfoques para reducir el uso innecesario de antibióticos y el diagnóstico erróneo de ITU y está organizada de acuerdo con el procedimiento para el cultivo de orina: solicitud, procesamiento e informe.

Los autores de la guía, un panel de expertos que representan múltiples áreas de especialización, utilizaron un enfoque Delphi modificado para determinar las mejores prácticas en la administración de diagnósticos relacionados con el cultivo de orina. Los principios centrales de la guía son evitar las pruebas y el tratamiento de la bacteriuria asintomática y EVITAR las fluoroquinolonas como tratamiento de primera línea para la cistitis aguda, principios corroborados por otras guías importantes. 

Aquí, describimos la guía actual y discutimos su impacto en la práctica diaria. Finalmente, discutimos grupos de pacientes específicos y escenarios a los que no se aplicará la guía.

Entorno clínico

La guía  se relaciona con la supervisión diagnóstica del urocultivo en entornos de pacientes hospitalizados y ambulatorios y aborda específicamente el departamento de emergencias, pacientes hospitalizados, ambulatorios y entornos de práctica de atención a largo plazo.

Publico objetivo

Esta revisión está destinada a los médicos que diagnostican y tratan las IU y a los que realizan o notifican estudios de orina. Estos incluyen médicos generales, de medicina de emergencia, de enfermedades infecciosas, geriatras y directores bioquimicos. Esta revisión también está dirigida a los urólogos, para quienes la discusión de las excepciones a la guía en las cohortes de pacientes urológicos es particularmente relevante......

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962- Jeringas moleculares en virus y bacterias

Heidi Ledford, Editor. Jeringa molecular 'asombrosa' transporta proteínas a células humanas. Nature  news  29 March 2023

La técnica tomada de la naturaleza y perfeccionada con inteligencia artificial podría estimular el desarrollo de mejores sistemas de administración de medicamentos.

Los investigadores han identificado una 'jeringa' molecular que algunos virus y bacterias usan para infectar a sus huéspedes, y la han puesto a trabajar entregando proteínas potencialmente terapéuticas en células humanas cultivadas en el laboratorio.

“Es asombroso”, dice Feng Jiang, microbiólogo del Instituto de Biología de Patógenos de la Academia China de Ciencias Médicas en Beijing. “Es un gran avance”.

La técnica, publicada en Nature el 29 de marzo , podría ofrecer una nueva forma de administrar medicamentos basados ​​en proteínas, pero necesitará más pruebas antes de que pueda usarse en personas. Con una mayor optimización, el enfoque también podría ser útil para entregar los componentes necesarios para la edición del genoma CRISPR-Cas9 .

Entrega difícil

Las aplicaciones médicas de CRISPR actualmente están limitadas por los desafíos de introducir los reactivos (la enzima Cas9 que corta el ADN y un fragmento corto de ARN que guía a Cas9 a una región específica del genoma) en las células.

"Uno de los principales cuellos de botella para la edición de genes es la entrega", dice el coautor del estudio Feng Zhang, biólogo molecular del Instituto Broad del MIT y Harvard en Cambridge, Massachusetts, y pionero de la técnica CRISPR-Cas9. Las opciones limitadas han restringido la mayoría de los ensayos clínicos a la edición de genomas en el hígado, los ojos o las células sanguíneas , porque no se puede llegar a esas células utilizando los métodos de administración actuales, dice. “La razón por la que no vemos que se aborden las enfermedades cerebrales o renales es porque no tenemos buenos sistemas de entrega”.

Mientras Zhang y sus colaboradores buscaban formas de transportar proteínas a las células humanas, los microbiólogos estaban aprendiendo más sobre un grupo inusual de bacterias que usan picos moleculares para perforar un agujero en las membranas de las células huésped. Luego, las bacterias transportan proteínas a través de la perforación hacia el interior de la célula, aprovechando la fisiología del huésped a su favor.

El año pasado, Jiang y sus colegas informaron que podían manipular este sistema similar a una jeringa en la bacteria bioluminiscente Photorhabdus asymbiotica, cargando en la "jeringa" proteínas de su elección de mamíferos, plantas y hongos. Normalmente, la bacteria vive dentro de los nematodos y usa su jeringa para transportar una toxina a las células de los insectos infectados por el nematodo. La toxina mata al insecto y el nematodo se come los restos. "La bacteria puede verse como un arma contratada para matar a este insecto", dice el coautor Joseph Kreitz, biólogo molecular del Instituto de Tecnología de Massachusetts en Cambridge.

En el laboratorio  Zhang, Kreitz, sus colaboradores estaban trabajando en formas de diseñar la jeringa molecular P. asymbiotica para que reconociera las células humanas. Se centraron en una región de la jeringa llamada fibra de la cola, que normalmente se une a una proteína que se encuentra en las células de los insectos. Usando el programa de inteligencia artificial AlphaFold , que predice las estructuras de las proteínas, el equipo diseñó formas de modificar la fibra de la cola para que reconozca las células humanas y de ratón. “Una vez que tuvimos la imagen, fue muy fácil modificarla para nuestros usos”, dice Kreitz. “Ese fue el momento en que todo se unió”......

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961- Enfermedad celiaca en pediatría

Julia María Cabo del Riego, María Jesús Núñez Iglesias, Carmen García-Plata González, José Paz Carreira, Tamara Álvarez Fernández, Ana Dorado Díaz, Noa Villar Mallo, Manuel Penedo Pita, Silvia Novío Mallón, Lola Máiz Suárez, Manuel Freire-Garabal Núñez. Evaluación de la enfermedad celíaca mediante biomarcadores mínimamente invasivos en una población pediátrica española. Int J Environ Res Public Health. 2022; 19(9): 5020. Clinical Analysis Laboratory, Department of Inmunology, Hospital Universitario Lucus Augusti, Lugo, Spain.

Resumen 

Antecedentes: el diagnóstico de la enfermedad celíaca (EC) ha mejorado sustancialmente con la disponibilidad de IgA-TG2, Ig-GDP e IgA-EMA altamente sensibles y específicas para EC. La European Society for Pediatric Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition (ESPGHAN) publicó (2012) y actualizó (2020) los criterios diagnósticos de EC para simplificar el diagnóstico de EC y evitar biopsias en pacientes seleccionados. 

Métodos: se realizó un estudio prospectivo que incluyó a 5641 pacientes pediátricos (0-16 años) desde enero de 2012 hasta enero de 2019. El diagnóstico de EC se realizó según el algoritmo ESPGHAN. El objetivo de este estudio fue evaluar la utilidad de los biomarcadores y la relación entre los títulos de TGA-IgA y EMA. 

Resultados: se confirmaron diagnósticos de EC en 113 pacientes, 110 fueron IgA-TG2 positivos y 3 (2,7%) tenían deficiencia de IgA. El diagnóstico se realizó mediante pruebas serológicas en 95 (84,1%) pacientes. Solo 18 (15,9%) pacientes fueron sometidos a biopsia intestinal. Obtuvimos 100% de concordancia entre IgA-EMA y resultados positivos para IgA-TG2 ≥ 10 ULN con título de anticuerpos IgA-EMA ≥ 1:80. 

Conclusiones: Este estudio proporciona evidencia de una correlación positiva entre los niveles séricos de anticuerpos IgA-TG2 y IgA-EMA. El diagnóstico podría garantizarse con la aplicación estricta de valores de IgA-TG2 ≥ 10 LSN (confirmados por estudios posteriores) más la respuesta serológica a la dieta sin gluten (DSG). 

1. Introducción

La enfermedad celíaca (EC) se considera uno de los trastornos relacionados con la alimentación más comunes a lo largo de la vida. Esta es una enfermedad sistémica inmunomediada desencadenada por la exposición al gluten con presentaciones clínicas multifacéticas como manifestaciones gastrointestinales y/o extraintestinales, anticuerpos específicos de EC y enteropatía, cuyo único tratamiento efectivo es una dieta libre de gluten (DSG) de por vida.

El diagnóstico de la enfermedad ha mejorado sustancialmente con la disponibilidad de anticuerpos transglutaminasa tisular tipo 2 específicos de EC altamente sensibles (IgA-TG2), anticuerpos IgG contra péptidos de gliadina desamidados (IgG-DGP) y anticuerpos antiendomisio IgA (IgA- EMA), con correlaciones entre la atrofia severa de las vellosidades duodenales y los títulos elevados de IgA-TG2 e IgA-EMA.

Uno de los eventos más importantes de los últimos años fue la publicación de las Pautas para el Diagnóstico de la Enfermedad Celíaca de la European Society for Pediatric Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition (ESPGHAN) en 2012. Estas guías se centraron en simplificar el diagnóstico de EC y evitar la biopsia en pacientes seleccionados. Se recomendó que los niños y adolescentes con síntomas sugestivos de EC e IgA-TG2 ≥10 veces el límite superior de la normalidad (LSN) confirmado por positividad de IgA-EMA, en una segunda prueba serológica, así como positividad para antígeno leucocitario humano (HLA ) El haplotipo DQ2 o DQ8 debe diagnosticarse sin biopsia de intestino delgado (SBB). En cualquier caso, el diagnóstico debía confirmarse mediante la normalización serológica tras una DLG. Recientemente, se publicaron las pautas actualizadas y ampliadas basadas en la evidencia.

Tras la publicación de la Guía ESPGHAN 2012, nuestro grupo de investigación inició un estudio con el objetivo de aplicar sus guías en una amplia población pediátrica con sospecha de EC, del noroeste de España. Nuestros objetivos fueron: (a) analizar el papel de los marcadores serológicos bioquímicos y genéticos para reducir el número de biopsias realizadas, y (b) establecer los resultados serológicos después de 2 años de una DLG.......

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960- Secuenciación de proteínas de molécula unica

Como introducción, se presentan algunas definiciones relacionadas
 con este artículo, obtenidas del ChatGPT-(AI)

1) La secuenciación de proteínas de molécula única es una técnica  que permite la identificación de la secuencia de aminoácidos en una proteína individual. Esta técnica es importante para comprender la estructura y función de las proteínas y su papel en la biología celular y en la salud humana.

La secuenciación de proteínas de molécula única implica la separación y aislamiento de una proteína individual, seguido de su desnaturalización y fragmentación en pequeños fragmentos de péptidos. Luego, los fragmentos de péptidos se separan y analizan utilizando técnicas como la espectrometría de masas, lo que permite la identificación de la secuencia de aminoácidos en la proteína original.

Esta técnica se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la investigación de enfermedades, la identificación de proteínas específicas y la comprensión de su estructura y función. Al proporcionar información detallada sobre la secuencia de aminoácidos en una proteína individual, la secuenciación de proteínas de molécula única permite una mejor comprensión de la estructura y función de las proteínas, lo que es importante para el desarrollo de nuevas terapias y tratamientos para enfermedades humanas.

2) La secuenciación de célula única es una técnica que permite analizar la información genética de células individuales, lo que proporciona una gran cantidad de información sobre la heterogeneidad celular y la expresión génica en una población celular. Esta técnica se ha utilizado ampliamente en estudios de biología celular, genómica y enfermedades humanas.

El proceso de secuenciación de célula única implica la disociación de las células individuales en una suspensión, seguida de la captura de la célula única en una placa de microfluidos. Una vez que las células se han capturado, se realizan varias etapas de amplificación de ADN para generar suficiente material genético para la secuenciación. El ADN amplificado se secuencia utilizando tecnologías de secuenciación de próxima generación, lo que permite la generación de datos de expresión génica de células individuales.

La secuenciación de célula única ha permitido a los investigadores identificar subtipos celulares dentro de una población celular, y ha revelado heterogeneidad celular dentro de los tejidos y órganos. También se ha utilizado para investigar enfermedades humanas, como el cáncer, y ha permitido la identificación de subpoblaciones celulares que pueden estar involucradas en la progresión de la enfermedad.

En resumen, la secuenciación de célula única es una técnica poderosa que ha permitido a los investigadores explorar la complejidad de la biología celular y ha proporcionado información valiosa sobre la heterogeneidad celular y la expresión génica. Se espera que esta técnica siga siendo una herramienta importante en la investigación biomédica y en la identificación de nuevas terapias para enfermedades humanas.

3) La Secuenciación de Próxima Generación (NGS) es una técnicas de secuenciación de ADN que permiten la lectura de grandes cantidades de secuencias de manera rápida y económica. Estas tecnologías han revolucionado la forma en que se realizan los estudios genéticos y han permitido avances significativos en campos como la genómica, la medicina personalizada y la biología molecular. En general, estas tecnologías de NGS han permitido la realización de estudios genéticos a gran escala y han mejorado nuestra comprensión de la genética humana y animal.

Algunas de las tecnologías de NGS más comunes incluyen:

-Illumina: utiliza tecnología de secuenciación por síntesis para leer la secuencia de ADN. La plataforma es escalable y permite la lectura de millones de secuencias a la vez.  

-Ion Torrent: utiliza tecnología de secuenciación por detección de protones para leer la secuencia de ADN. Esta plataforma no requiere de una amplificación previa del ADN y es más rápida que otras tecnologías de NGS.

-PacBio: utiliza tecnología de secuenciación por síntesis en tiempo real para leer la secuencia de ADN. Esta plataforma es conocida por su capacidad para leer secuencias de ADN de alta calidad y para identificar modificaciones de bases como metilación. 

-Nanopore: utiliza tecnología de secuenciación por nanoporos para leer la secuencia de ADN. Esta plataforma permite la lectura de secuencias de ADN de longitud extremadamente larga y en tiempo real. 

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Javier Antonio Alfaro y otros autores. Perspectiva. El panorama emergente de las tecnologías de secuenciación de proteínas de molécula única. Nature Methods 2021; 18: 604–617. International Centre for Cancer Vaccine Science, University of Gdańsk, Gdańsk, Poland y otras instituciones.

Resumen

Los métodos de creación de perfiles de una sola célula han tenido un profundo impacto en la comprensión de la heterogeneidad celular. Si bien los genomas y los transcriptomas se pueden explorar a nivel de una sola célula, aún no se ha establecido el perfil de proteomas de una sola célula. Aquí describimos nuevas tecnologías de identificación y secuenciación de proteínas de una sola molécula junto con innovaciones en espectrometría de masas que eventualmente permitirán una amplia cobertura de secuencias en el perfil de una sola célula. Estas tecnologías, a su vez, facilitarán el descubrimiento biológico y abrirán nuevas vías para el diagnóstico ultrasensible de enfermedades.

Principal

El surgimiento de tecnologías de secuenciación de próxima generación y secuenciación de ADN de una sola molécula ha revolucionado la genómica y, en consecuencia, ha alterado profundamente los diagnósticos de medicina de precisión. La proteómica espera olas transformadoras similares de técnicas de secuenciación de proteínas que permitirán el examen de proteínas a nivel de una sola célula y, en última instancia, de una sola molécula, incluso con proteínas de baja abundancia. El proteoma no es un reflejo directo del transcriptoma, y ​​la forma en que la abundancia de ARN se relaciona con la abundancia de proteínas varía de una transcripción a otra. Además, el proteoma modificado pos-traduccionalmente es inaccesible desde el transcriptoma. Por lo tanto, se espera que la secuenciación del proteoma completo y el perfilado del vasto repertorio de tipos de células mejoren fundamentalmente la comprensión de todos los sistemas vivos.

Las tecnologías de secuenciación de ADN se utilizan habitualmente para la elaboración de perfiles de genoma completo y transcriptoma completo con amplias profundidades de lectura y alta cobertura de secuencia. En ausencia de un método de amplificación similar a los disponibles con el ADN, los ensayos proteómicos basados ​​en espectrometría de masas (MS) convencionales de abajo hacia arriba no alcanzan a proporcionar la misma amplitud de visión para las proteínas (Cuadro 1). El análisis de mezclas de proteínas complejas es particularmente desafiante porque los más de 20.000 genes en el genoma humano se traducen en una diversidad de proteoformas que pueden incluir millones de variantes como resultado de modificaciones postraduccionales, empalmes alternativos y variantes de la línea germinal. En el cáncer, por ejemplo, el panorama de proteoformas puede ser aberrante con muchas variantes de proteínas nuevas que resultan de empalmes, mutaciones, fusiones y modificaciones postraduccionales no canónicas. Es probable que la caracterización de tales proteoformas se beneficie de las mejoras en las técnicas actuales de secuenciación de proteínas y la aparición de nuevos métodos.

MS sigue siendo un elemento básico de la identificación de proteínas y continúa desarrollándose hacia métodos unicelulares (Cuadro 2 ). Además, ha surgido una amplia gama de técnicas de secuenciación e identificación de proteínas que tienen como objetivo aumentar la sensibilidad de la proteómica al nivel de una sola molécula. Muchas de estas técnicas se basan en la fluorescencia y los nanoporos para la detección de moléculas individuales como un medio alternativo para secuenciar o identificar proteínas (Fig. 1). El panorama de las tecnologías proteómicas emergentes ya es amplio, con diferentes enfoques en diversas etapas de desarrollo, algunos de los cuales ya han asegurado la inversión de la industria, un paso importante hacia una amplia difusión a la comunidad investigadora. Otras tecnologías se han mostrado muy prometedoras y han ganado popularidad entre la comunidad de biofísica de moléculas individuales, mientras que otras están disponibles como pruebas de concepto en solo uno o unos pocos laboratorios.

Cuadro 1 Proteómica global basada en espectrometría de masas

La última década vio la maduración del uso de MS en proteómica global. El flujo de trabajo típico de la proteómica es de naturaleza 'ascendente' e implica digerir una muestra de proteína utilizando una proteasa y caracterizar los péptidos resultantes mediante MS. Por lo general, se realizan dos tipos de mediciones en sucesión: (1) los espectros MS 1 analizan las masas de un conjunto de péptidos presentes en el espectrómetro de masas en un momento dado y (2) los espectros MS 2 analizan las estructuras de especies de iones peptídicos identificados en el MS 1 aislando, fragmentando y midiendo las masas de fragmentos de uno o algunos de ellos. (3) A continuación, los péptidos identificados a partir de los espectros de MS 2 se vuelven a mapear en proteínas para inferir la abundancia total de proteínas.

Los espectrómetros de masas actuales tienen inconvenientes en términos de su rango dinámico, la longitud de lectura (longitud del péptido) de los péptidos 'secuenciados' y sesgos en la detectabilidad que surgen del mecanismo de ionización, la transmisión y el analizador de masas utilizado. En consecuencia, aunque existen métodos proteómicos 'de arriba hacia abajo' capaces de analizar proteínas intactas, la mayoría de los enfoques proteómicos de última generación caracterizan el proteoma con un alto número de proteínas, pero en promedio caracterizan proteínas con baja cobertura de secuencia y baja profundidad de secuenciación.........

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(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma.  Nueva presentación  el  10 de Abril. 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico-UBA.
Ciudad de Buenos Aires. R. Argentina