Identificación segura de patógenos raras en el diagnóstico de rutina se ve obstaculizada por el hecho de que los métodos de cultivo y bioquímicos clásicos son engorrosos y, a veces cuestionable. Además, un laboratorio de microbiología de diagnóstico tiene que procesar un gran número de patógenos, que van desde unos pocos cientos a varios miles, a diario, lo que requiere el uso de sistemas automatizados. Además de la gestión de un diario de alto rendimiento, se necesita la identificación precisa de especies bacterianas. Esto se justifica ya que difieren en su patrón de susceptibilidad antimicrobiana y, por tanto, la identificación correcta proporciona al médico información esencial para elegir los antibióticos apropiados (por ejemplo, Enterococcus spp., Acinetobacter spp.) 12,43.
Sistemas automatizados de identificación microbiana (AMIS) se aplican conjuntos estandarizados de reacciones enzimáticas para caracterizar las propiedades metabólicas de las bacterias aisladas 13,15,16,26,27. Aunque los cartuchos utilizados en estos sistemas utilizan un gran número de diferentes reacciones bioquímicas, por ejemplo, 47 en la tarjeta de GN de las AMI utilizado en este estudio 52, esta estrategia permite la identificación segura sólo para un conjunto limitado de bacterias. Por otra parte, la base de datos, un sistema experto avanzado, se centra claramente en la detección de bacterias competentes y altamente relevantes de importancia médica 13,15,16,36. Dos sistemas adicionales, se utiliza ampliamente en los laboratorios, se aplican también este enfoque bioquímico para la identificación de bacterias. Estudios recientes demuestran una exactitud de identificación comparables entre los Amis utilizados en este estudio y uno de los competidores (93,7% y 93,0% respectivamente), mientras que la 3ª Amis tiene una precisión identificación de solamente el 82,4% de las especies de nivel 35. Estas discrepancias pueden ser explicadas por la calidad de las referencias de datos de identificación subyacentes, las versiones de los kits y software, las diferencias de metabolismo y la competencia del personal técnico 35,36.
Se utilizan principalmente dos sistemas automatizados MALDI-TOF MS (sistema de identificación microbiana MALDI-TOF, MMI). Estos sistemas permiten la detección de un gran número de especies bacterianas en función de su proteína de espectros de masas de huellas dactilares. Por ejemplo, la base de datos de los MMIS utilizados contiene 6.000 espectros de referencia. Sistemas de identificación basados en espectrometría de masas ofrecen una detección rápida y fiable de una gran variedad de microorganismos patógenos incluyendo raras 11,48,51. Hasta la fecha sólo unas pocas comparaciones directas están disponibles entre las MMIS utilizados en este estudio y su competidor 19,33. De acuerdo con DÆK et al. Ambos sistemas proporcionan una alta tasa similar de exactitud de identificación, pero los MMIS utilizados en este estudio parece ser más fiable en la identificación de especies 19.
genes distintos Del mismo modo, las técnicas moleculares direccionamiento bien conservadas, sino también ( Por ejemplo, 16S rDNA o rpoB) permiten una clara identificación de las especies 3,22,61. Entre estos, el 16S rDNA es la limpieza de genes más ampliamente utilizado debido a su presencia en todas las bacterias 34. Su función se mantiene sin cambios y, por último, con aproximadamente 1.500 pb, que es el tiempo suficiente para ser adecuado para la bioinformática 14,34. Muchos investigadores consideran que el análisis del gen 16S rRNA como el "estándar de oro" para la identificación de bacterias 21. Esto es debido al hecho de que algunos laboratorios utilizan técnicas de hibridación ADN-ADN hasta la fecha para la identificación de bacterias raras o nuevas 14,34. Además, más y más bases de datos están disponibles, que puede ser utilizado para el análisis de genes 16S rRNA 50. Sin embargo, ha de tenerse en cuenta que los sistemas de detección basados 16S rDNA tienen una sensibilidad limitada en comparación con protocolos de PCR estándar. Además, el enfoque molecular es sofisticado, consume tiempo y requiere personal altamente capacitado, así comoinstalaciones de los laboratorios dedicados y es, por lo tanto, no se implementan fácilmente en el diagnóstico de rutina 55. Además, se ha demostrado que la combinación de al menos dos métodos diferentes de identificación bacteriana conduce a la identificación de cepas de alta precisión. La combinación de secuenciación de MALDI-TOF MS y 16S rDNA permite la identificación de un gran número de diferentes especies bacterianas con alta precisión. Recientemente se presentó la combinación de análisis de genes MALDI-TOF MS y 16S ARNr de identificación bacteriana estudiar las cuestiones epidemiológicas y patógenos raros 56.