La coexistencia de varias bacterias en el intestino mantendría bajo control las infecciones por ‘C. difficile’
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Una investigación podría conducir a pruebas para predecir qué pacientes de los hospitales están en mayor riesgo de infección y una mejor gestión de las infecciones.
Varias especies de bacterias que trabajan juntas en los intestinos sanos son responsables de mantener fuera a la bacteria Clostridium difficile, que se adquiere en el hospital y es responsable de 15.000 muertes cada año. El estudio publicado en mBio podría conducir a pruebas para predecir qué pacientes de los hospitales están en mayor riesgo de infección y una mejor gestión de las infecciones.
Patrick Schloss, microbiólogo de la Universidad de Michigan, dice que, “las infecciones nosocomiales por C. difficile han aumentado hasta convertirse en un problema en los últimos 10-15 años, lo que representa 4.800 millones de dólares en costes de salud añadidos”. Además, añade que “uno de los mayores factores de riesgo para que una persona adquiera C. difficile es la exposición a los antibióticos. Eso pone a un grupo enorme de personas en riesgo”.
Para imitar esas condiciones del paciente, Schloss probó ocho antibióticos en 16 tratamientos diferentes para ver cómo alteraban la flora intestinal normal de los ratones y medir cómo esas comunidades alteradas respondían cuando se las expuso a C. difficile.
Cada tratamiento produjo diferentes alteraciones en las comunidades, con distintas especies bacterianas aumentando o disminuyendo en abundancia. “Los modelos matemáticos se convirtieron en realmente críticos para la gran cantidad de datos que teníamos”, dice Schloss.
INVESTIGACIONES ANTERIORES
Trabajos anteriores del laboratorio de Schloss habían dado a entender que la protección contra la colonización de C. difficile probablemente se debía a múltiples especies de la flora intestinal. En última instancia, el equipo quería construir un modelo que pudiera utilizar la comunidad bacteriana inicial del ratón para predecir el riesgo de infección del roedor.Para ello, el equipo aplicó un algoritmo de aprendizaje automático para la totalidad de su conjunto de datos de los 16 tratamientos y los cambios resultantes en toda la comunidad de especies bacterianas. El algoritmo actúa como un “filtro de spam de correo electrónico”, dice Schloss, para clasificar todas las piezas móviles en un conjunto de datos complicado.
El equipo construyó un modelo matemático que pudiera predecir con un 90 por ciento de precisión si un ratón concreto, a partir de una comunidad bacteriana intestinal en particular, caería enfermo con C. difficile.