Identificación rápida de bacterias aisladas de pacientes fibroquísticos mediante espectroscopía infrarroja y análisis multivariante

A partir del año 2004 se ha registrado en el Hospital de Niños de La Plata, un aumento en el número de aislamientos de B. cepacia en pacientes fibroquísticos (FQ), así como también en niños con otras patologías. La identificación rápida y precisa de estas bacterias resulta esencial para la iniciación del tratamiento adecuado. Los métodos bioquímicos empleados de rutina para la identificación microbiológica, no brindan por lo general resultados certeros, demandan al menos 5 días de análisis y sólo permiten discriminar hasta el nivel de especie. Sin embargo, las bacterias identificadas como "B. cepacia" comprenden un grupo de 9 especies o genomovares altamente relacionados, denominado colectivamente el Complejo B. cepacia. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una estrategia que permitiera la identificación y caracterización rápida de organismos aislados de muestras de esputo de pacientes FQ a nivel de subtipo de genomovar, basada en el empleo de espectroscopia infrarroja con transformada de Fourier (FTIR) combinada con técnicas de análisis multivariante. Se obtuvieron espectros de 14 aislamientos hospitalarios y 16 cepas de referencia previamente confirmadas por técnicas de biología molecular (PCR y corte con enzimas de restricción) en un espectrómetro Perkin Elmer (Spectrum One). Para ello se utilizaron colonias obtenidas en medio sólido en condiciones estandarizadas, proveniente de un cultivo confluente resuspendidas en H2O, transferidas a una celda de ZnSe y llevadas a sequedad hasta obtener un film homogéneo y transparente. Los espectros se normalizaron y sus derivadas primeras fueron sometidas a diferentes análisis multivariantes para su diferenciación y construcción de librerías espectrales. Se desarrollaron y compararon dos sistemas de caracterización, diferenciación e identificación basados en: 1) análisis de clusters (AC) empleando el coeficiente de Pearson y el algoritmo de Ward (software OPUS V.4.0, Bruker Optics, USA) y 2) un sistema de redes neuronales artificiales (ANNs) que discrimina en tres diferentes niveles (género, genomovar y subtipo), entrenado aplicando diferentes algoritmos (NeuroDeveloper© software, Germany). Se demostró que FT-IR combinada con AC y/o ANNs permite la identificación rápida (menos de 36 horas), precisa y a bajo costo de organismos de interés clínico.Ganador al premio Mejor Trabajo Científico de las Cuartas Jornadas de Actualización en Clínica Pediátrica 200

Whole Genome Sequence Analysis of Burkholderia contaminans FFH2055 Strain Reveals the Presence of Putative β-Lactamases

Burkholderia contaminans is a member of the Burkholderia cepacia complex (Bcc), a pathogen with increasing prevalence among cystic fibrosis (CF) patients and the cause of numerous outbreaks due to the use of contaminated commercial products. The antibiotic resistance determinants, particularly β-lactamases, have been poorly studied in this species. In this work, we explored the whole genome sequence (WGS) of a B. contaminans isolate (FFH 2055) and detected four putative β-lactamase-encoding genes. In general, these genes have more than 93% identity with β-lactamase genes found in other Bcc species. Two β-lactamases, a class A (Pen-like, suggested name PenO) and a class D (OXA-like), were further analyzed and characterized. Amino acid sequence comparison showed that Pen-like has 82% and 67% identity with B. multivorans PenA and B. pseudomallei PenI, respectively, while OXA-like displayed strong homology with class D enzymes within the Bcc, but only 22–44% identity with available structures from the OXA family. PCR reactions designed to study the presence of these two genes revealed a heterogeneous distribution among clinical and industrial B. contaminans isolates. Lastly, bla PenO gene was cloned and expressed into E. coli to investigate the antibiotic resistance profile and confers an extended-spectrum β-lactamase (ESBL) phenotype. These results provide insight into the presence of β-lactamases in B. contaminans, suggesting they play a role in antibiotic resistance of these bacteria.Fil: Degrossi, José J.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; ArgentinaFil: Merino, Cindy. University Fullerton; Estados UnidosFil: Isasmendi, Adela M.. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital de Pediatría "Juan P. Garrahan"; ArgentinaFil: Ibarra, Lorena M.. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez"; ArgentinaFil: Collins, Chelsea. University Fullerton; Estados UnidosFil: Bo, Nicolás E.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; ArgentinaFil: Papalia, Mariana Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay; ArgentinaFil: Fernandez, Jennifer S.. University Fullerton; Estados UnidosFil: Hernandez, Claudia M.. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital de Pediatría "Juan P. Garrahan"; ArgentinaFil: Papp Wallace, Krisztina M.. Case Western Reserve University; Estados UnidosFil: Bonomo, Robert A.. Case Western Reserve University; Estados UnidosFil: Vazquez, Miryam S.. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez"; ArgentinaFil: Power, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay; ArgentinaFil: Ramirez, María S.. University Fullerton; Estados Unido

Fourier Transform Infrared Spectroscopy for Rapid Identification of Nonfermenting Gram-Negative Bacteria Isolated from Sputum Samples from Cystic Fibrosis Patients▿

The accurate and rapid identification of bacteria isolated from the respiratory tract of patients with cystic fibrosis (CF) is critical in epidemiological studies, during intrahospital outbreaks, for patient treatment, and for determination of therapeutic options. While the most common organisms isolated from sputum samples are Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, and Haemophilus influenzae, in recent decades an increasing fraction of CF patients has been colonized by other nonfermenting (NF) gram-negative rods, such as Burkholderia cepacia complex (BCC) bacteria, Stenotrophomonas maltophilia, Ralstonia pickettii, Acinetobacter spp., and Achromobacter spp. In the present study, we developed a novel strategy for the rapid identification of NF rods based on Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) in combination with artificial neural networks (ANNs). A total of 15 reference strains and 169 clinical isolates of NF gram-negative bacteria recovered from sputum samples from 150 CF patients were used in this study. The clinical isolates were identified according to the guidelines for clinical microbiology practices for respiratory tract specimens from CF patients; and particularly, BCC bacteria were further identified by recA-based PCR followed by restriction fragment length polymorphism analysis with HaeIII, and their identities were confirmed by recA species-specific PCR. In addition, some strains belonging to genera different from BCC were identified by 16S rRNA gene sequencing. A standardized experimental protocol was established, and an FTIR spectral database containing more than 2,000 infrared spectra was created. The ANN identification system consisted of two hierarchical levels. The top-level network allowed the identification of P. aeruginosa, S. maltophilia, Achromobacter xylosoxidans, Acinetobacter spp., R. pickettii, and BCC bacteria with an identification success rate of 98.1%. The second-level network was developed to differentiate the four most clinically relevant species of BCC, B. cepacia, B. multivorans, B. cenocepacia, and B. stabilis (genomovars I to IV, respectively), with a correct identification rate of 93.8%. Our results demonstrate the high degree of reliability and strong potential of ANN-based FTIR spectrum analysis for the rapid identification of NF rods suitable for use in routine clinical microbiology laboratories