Qué hace realmente la secuenciación metagenómica
Los análisis estándar de infecciones hacen una pregunta a la vez: ¿es este virus de la gripe, es esta E. coli, cultiva este una bacteria conocida? La secuenciación metagenómica de próxima generación, o mNGS, funciona de manera opuesta. Extrae todos los fragmentos de ADN y ARN presentes en una muestra de sangre, líquido cefalorraquídeo o tejido y secuencia todo, luego compara el resultado contra bases de datos de referencia para identificar cualquier organismo presente, según una revisión de la técnica publicada en la plataforma PubMed Central del NCBI.
Debido a que la prueba no requiere una hipótesis previa sobre el culpable, puede identificar bacterias, virus, hongos y parásitos en una sola corrida, incluyendo patógenos que un clínico no había considerado, según la revisión.
Del descubrimiento del Covid-19 a un trasplante cancelado
La demostración pública más clara de la técnica vino a finales de 2019, cuando virólogos chinos investigando casos inexplicables de neumonía en Wuhan no podían identificar una causa con pruebas convencionales. Cambiar a secuenciación metagenómica mostró que el material genético coincidía con la familia de coronavirus, un hallazgo informado por BBC Future que aceleró el trabajo de diagnóstico y vacuna en lo que se conocería como Covid-19.
Los casos de pacientes individuales citados por BBC Future ilustran las apuestas. En la Universidad de California, San Francisco, una mujer con meningitis e insuficiencia hepática estaba destinada a un trasplante de hígado cuando las pruebas metagenómicas identificaron el virus de la hepatitis E. 'Le dimos un medicamento antiviral, se mejoró, y la salvamos de someterse al trasplante', dijo Charles Chiu, profesor en UCSF citado en el informe. En un piloto separado en un hospital de Londres, el mismo enfoque identificó tuberculosis en un paciente que se presumía tenía cáncer de pulmón, evitando cirugía innecesaria, según el mismo informe.
Más rápido, pero aún no rutinario
El tiempo de respuesta ha sido una barrera importante. Niranjan Nagarajan de la Universidad Nacional de Singapur dijo a BBC Future que el análisis metagenómico solía tardar 'varios días a una semana'; las máquinas de secuenciación ahora pueden producir resultados de ADN en una o dos horas, con herramientas de inteligencia artificial acelerando el paso de emparejamiento de patrones.
La revisión de PubMed Central proporciona cifras más detalladas: los flujos de trabajo diagnósticos convencionales típicamente toman 24 a 72 horas, mientras que la secuenciación basada en nanoporos — una tecnología de lectura larga — entregó resultados del mismo día en el 86% de los casos, con una mediana de respuesta de 6,7 horas. Los costos de secuenciación por muestra varían desde aproximadamente $100 a $300 dependiendo de la plataforma, dice la revisión, aunque esa cifra excluye costos de mano de obra, computación y almacenamiento que se suman al precio real de ejecutar la prueba.
Donde supera las pruebas estándar — y donde todavía lucha
La misma revisión compiló resultados de múltiples estudios clínicos comparando mNGS con diagnósticos convencionales en varios tipos de infecciones.
mNGS versus pruebas convencionales en entornos clínicos seleccionados| Entorno clínico | Tasa de detección de mNGS | Resultado del método tradicional |
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| Infecciones del sistema nervioso central | 63% rendimiento diagnóstico | Menos del 30% con enfoques convencionales |
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| Sepsis / pacientes UCI | 87,7% de detección | 52,3% con cultivos de sangre |
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| Fiebre de origen desconocido | 81,5% sensibilidad | 47,3% con cultivo |
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| Infecciones del torrente sanguíneo | 77,7% de detección | 47,9% con cultivo |
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| Infecciones articulares periprotésicas | 89–95,5% sensibilidad | 72,7% con cultivo |
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| Muestras respiratorias | 95% identificación de patógenos | 59% con cultivo |
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Estas ganancias vienen con advertencias técnicas que la revisión señala como sin resolver. En muestras de sangre o líquido cefalorraquídeo, más del 90% de las lecturas de secuenciación pueden provenir de las células del paciente en lugar de un patógeno, enmascarando señales microbianas débiles. En muestras con muy pocos microbios desde el principio, la contaminación de reactivos de laboratorio puede representar hasta el 45% de las lecturas informadas. La revisión también señala que no hay un umbral de conteo de lecturas acordado para llamar un resultado positivo, y que un solo cambio en ese umbral puede cambiar una muestra límite de positivo a negativo.
El estado regulatorio agrava la incertidumbre: en los Estados Unidos, la mayoría de las pruebas mNGS se ejecutan como pruebas desarrolladas en laboratorio certificadas bajo CLIA en lugar de pruebas aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos, no hay código de facturación de seguros dedicado para el procedimiento, y más del 23% de las reclamaciones de seguros relacionadas se niegan, según la revisión.
Usar secuenciación para detectar brotes dentro de hospitales
Una aplicación relacionada es rastrear cómo se propaga una infección una vez que está dentro de un hospital, en lugar de diagnosticar a un único paciente. En el Centro Médico de la Universidad de Nebraska, la becaria de microbiología clínica Shawn Freed está usando secuenciación de genoma completo de lectura larga combinada con aprendizaje automático para comparar muestras bacterianas recolectadas de pacientes e identificar brotes potenciales temprano, según un informe de la sala de prensa UNMC.
El equipo de Freed ha secuenciado 40 aislados bacterianos Gram-negativos y 15 muestras de Enterococcus resistente a vancomicina de pacientes de Nebraska Medicine hospitalizados por más de dos días, luego ejecutó análisis filogenético para ver cuán estrechamente relacionadas están las cepas. El informe UNMC señala que el equipo eligió secuenciación de lectura larga en parte porque es más económica y mejor para detectar plásmidos — los elementos genéticos móviles que a menudo llevan genes de resistencia a antibióticos — que alternativas de lectura corta. Los brotes de infecciones asociadas a la atención médica cuestan un estimado de $45 mil millones por año en los Estados Unidos, dice el informe, a través de estancias hospitalarias prolongadas y tratamiento adicional con antibióticos.
Advertencia temprana más allá de la cama del hospital
Los laboratorios de Nagarajan en Singapur ya están aplicando el mismo principio de secuenciación a muestras de aguas residuales y aire para buscar virus emergentes antes de que causen brotes reconocidos, según los reportes de BBC Future, un caso de uso que los investigadores describen como un posible sistema de alerta temprana para futuras epidemias.
En ambos los usos diagnósticos y de vigilancia, los investigadores entrevistados describen la secuenciación metagenómica como una herramienta complementaria en lugar de un reemplazo al por mayor para la microbiología existente, pendiente de una mayor estandarización de umbrales, aprobación regulatoria y reducción de costos.
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