¿Alguna vez te has preguntado cómo los investigadores identifican las infecciones bacterianas? Tradicionalmente, recolectan muestras del sitio infectado, cultivan las bacterias en un laboratorio y las analizan utilizando un método llamado MALDI-ToF-MS. Aunque es preciso, este método requiere mucho tiempo y el proceso de detección dura entre 1 y 3 días.
Un equipo de investigación de los Institutos Hefei de Ciencias Físicas de la Academia de Ciencias de China ha encontrado una solución más rápida. El trabajo está publicado en Analyst .
Los investigadores desarrollaron un método que utiliza espectrometría de masas de reacción de transferencia de protones (PTR-MS) y espectrometría de masas de reacción de transferencia de protones-cromatografía de gases rápida (FGC-PTR-MS) para detectar compuestos orgánicos volátiles (COV) emitidos por 6 tipos de bacterias.
"Descubrimos que cada tipo de bacteria tiene su propio olor único", dijo el profesor Shen Chengyin, quien dirigió el equipo. "Esto puede utilizarse para la identificación rápida de especies bacterianas."
El equipo se centró en bacterias patógenas comunes en pacientes con neumonía asociada a ventilador (NAV), una infección respiratoria típica. Las bacterias se detectaron rápidamente usando PTR-MS después del cultivo y los iones característicos se analizaron cualitativamente usando FGC-PTR-MS.
Los resultados experimentales indican que después de tres horas de cultivo cuantitativo, los COV liberados por seis bacterias pueden diferenciarse, y la utilización de estos COV diferenciados permite una diferenciación significativa de las cepas bacterianas. Esta investigación demuestra la viabilidad de identificar rápidamente cepas bacterianas a través de COV bacterianos.
"Esperamos que las tecnologías relevantes puedan ayudar a los médicos a formular planes de tratamiento rápidamente y mejorar las tasas de supervivencia de los pacientes". dijo el Dr. Xu Wei, primer autor del artículo.
Más información: Wei Xu et al, Detección rápida cualitativa y cuantitativa de COV liberados diferencialmente por bacterias asociadas a VAP utilizando PTR-MS y FGC-PTR-MS, Analista (2024). DOI:10.1039/D3AN02011H
Información de la revista: Analista
Proporcionado por los Institutos Hefei de Ciencias Físicas, Academia China de Ciencias