Barcelona, 8 feb (EFE).- Investigadores del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) y del Hospital Clínic han validado una nueva tecnología que analiza el aliento de pacientes y diagnostica con un elevado grado de precisión quiénes padecen infecciones pulmonares por 'P. aeruginosa', un patógeno resistente a muchos fármacos.

Esta nueva tecnología, una especie de "nariz electrónica" alimentada con aprendizaje automático, podría constituir, según el IBEC, una forma eficiente y no invasiva de diagnóstico y control de pacientes con infecciones pulmonares bacterianas, además de ser una alternativa más rápida a los típicos cultivos de esputos.

Tradicionalmente, las infecciones pulmonares se diagnostican mediante un procedimiento largo y lento que consiste en recoger una muestra de esputo que se utiliza primero para cultivar la bacteria en el laboratorio y después para identificar el microorganismo que está causando la enfermedad.

Ahora, analizar el aliento se está estudiando como método alternativo para diagnosticar, controlar y clasificar a los pacientes porque el suministro de muestras es ilimitado, las muestras se pueden recoger por medios no invasivos y los resultados del análisis se obtienen rápidamente.

Sin embargo, los investigadores del IBEC han resaltado que el aliento es un biofluido complejo formado por miles de compuestos en concentraciones muy pequeñas, y no existen métodos estandarizados para tomar muestras de aliento.

Aunque el análisis químico del aliento ha llegado a la práctica clínica en algunas enfermedades, como el asma, la intolerancia a la sacarosa o un crecimiento anormal de bacterias en el intestino delgado, "extenderlo a otras dolencias supone un desafío", ha dicho el investigador del IBEC Santiago Marco.

Para llevar a cabo este trabajo, los investigadores estudiaron dos técnicas de análisis del aliento: la nariz electrónica ('e-nose') y la cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas (GC-MS, por sus siglas en inglés).

Una nariz electrónica es un dispositivo con sensores que analiza los compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aliento exhalado del paciente, mientras que la GC-MS es la técnica de referencia para analizar e identificar potencialmente sustancias en una muestra gaseosa.

En este estudio, y por primera vez, han analizado las mismas muestras empleando ambas técnicas, con la esperanza de que la GC-MS pudiera aportar la identidad química de supuestos biomarcadores de infección en pacientes con bronquiectasia.

Puesto que esta enfermedad es más frecuente en mujeres, analizaron tres grupos formados únicamente por mujeres: bronquiectasia sin infección, bronquiectasia con infección por Pseudomonas aeruginosa en curso conocida y controles sanos.

Las muestras se tomaron en el hospital y las mediciones con la nariz electrónica y la GC-MS se hicieron en el mismo día.

"Observamos que la nariz electrónica, junto con el software adecuado para el aprendizaje automático, podía clasificar adecuadamente a los controles sanos frente a los pacientes con bronquiectasia con infección por Pseudomonas Aeruginosa en el 100 % de los casos de validación", ha explicado Marco.

La técnica también pudo diferenciar la bronquiectasia de los controles sanos con un 95 % de precisión y la bronquiectasia con PA de la bronquiectasia en un 87 % de los casos.

Sin embargo, el análisis mediante GC-MS no resultó fiable y no se detectaron biomarcadores.

"Lo que este estudio demuestra es que la aplicación de los procedimientos de trabajo estándar para analizar datos de la GC-MS no es suficiente. La riqueza de los datos de la GC-MS hace que detectar biomarcadores sea tan difícil como encontrar una aguja en un pajar", ha destacado Marco.

"Los resultados positivos obtenidos con la nariz electrónica -ha añadido- indican que un análisis de datos más sofisticado y un mayor tamaño de la muestra podría proporcionar resultados positivos".

Marco ha reconocido que "en estudios futuros, tendremos que confirmar nuestras conclusiones con más pacientes y más centros, así como confirmar que existe solidez estadística". EFE

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