Clínic de Barcelona han utilizado el sistema electrónico de «nariz electrónica» y un aprendizaje automático con el fin de examinar el aliento e identificar quienes sufren de una infección pulmonar debido al patógeno P. Aeruginosa, el cual es resistente a varios fármacos. Esta alternativa sería más eficiente y rápida que los métodos de identificación de infecciones pulmonares bacterianas tradicionales.
Es más frecuente que la bronquiectasia la sufran mujeres y la población mayor, aunque también afecta a personas de todas las edades y sexos, además, puede empeorar si no se trata adecuadamente a tiempo. Las infecciones pulmonares se suelen diagnosticar a partir de métodos lentos y duraderos, estos consisten en recoger muestras de esputo, cultivan la muestra recogida para posteriormente identificar el microorganismo que causa la infección.
El grupo de Procesamiento de señales e información para sistemas de sensores del IBEC, liderado por el Dr. Santiago Marco están trabajando con el objetivo de mejorar el método de supervisión de las infecciones pulmonares en personas que padecen bronquiectasia y poder utilizar este procedimiento en la práctica clínica.
Para poder llevar a cabo su objetivo, los científicos investigadores han estudiado dos técnicas de análisis del aliento: la nariz electrónica y la cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas (GC-MS)Una nariz electrónica es un aparato con sensores que examina los patrones de los compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aliento exhalado del paciente. Por otro lado, la GC-MS es una técnica que analiza e identifica sustancias en una muestra gaseosa. Esta técnica junta la capacidad de la cromatografía de gases para separar moléculas con la capacidad de la espectrometría de masas para proporcionar una huella de masas que posibilita la identificación química de los COV.
Ya que esta enfermedad es más abundante en mujeres, se han analizado tres grupos formados exclusivamente por mujeres: bronquiectasia sin infección, bronquiectasia con infección por Pseudomonas Aeruginosa en curso conocida y controles sanos.
«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», explica Santiago Marco. La técnica fue capaz de 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.
«Lo que este estudio demuestra es que la aplicación de los procedimientos de trabajo estándar para el análisis de 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», añade Marco. «Los resultados positivos obtenidos con la nariz electrónica indican que un análisis de datos más sofisticado y un mayor tamaño de la muestra podría proporcionar resultados positivos».
Aunque el análisis del aliento tiene ventajas frente a otras técnicas de análisis, como, por ejemplo, la rapidez. Pero este estudio se encuentra aún en una fase muy temprana y es necesario seguir investigando antes de que llegue a la práctica clínica. «En estudios futuros, tendremos que confirmar nuestras conclusiones con más pacientes y más centros, así como confirmar que existe solidez estadística», concluye Marco.
No obstante, el análisis por GC-MS no resultó fiable y no se detectaron biomarcadores. Aunque este tenía mayor capacidad analítica de la GC-MS, la complejidad de los datos aportados dificultó la detección de biomarcadores discriminantes.
Aunque el análisis del aliento tiene ventajas frente a otras técnicas de análisis, como, por ejemplo, la rapidez. Pero este estudio se encuentra aún en una fase muy temprana y es necesario seguir investigando antes de que llegue a la práctica clínica. «En estudios futuros, tendremos que confirmar nuestras conclusiones con más pacientes y más centros, así como confirmar que existe solidez estadística», concluye Marco.
Fuentes: Science Direct, Bio Tech
