¿Bacterias resistentes a antibióticos pueden empeorar infección por C. difficile?

Los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Virginia y colaboradores han publicado los resultados de un estudio con que mejorar la comprensión de cómo la microbiota patógena puede afectar la susceptibilidad y la gravedad de la infección por Clostridioides difficile (C. difficile). Esperan que la información del estudio lleve a nuevas estrategias terapéuticas para tratar esta peligrosa infección y a una mayor comprensión de cómo se propaga.

Puntos a destacar

• Los enterococos pueden hacer que la infección por C. difficile sea más grave y peligrosa.
• La infección por C. difficile es especialmente peligrosa para las personas mayores y aquellas que toman antibióticos a largo plazo. Esto debido a la presencia de enterococos, que son un “patógeno oportunista” resistente a los antibióticos y se encuentran en el intestino.
• Los enterococos producen aminoácidos como la leucina y la ornitina, que hacen que C. difficile sea más peligrosa para los pacientes.
• Estos hallazgos pueden llevar a nuevas formas de tratar a las personas con infecciones por C. difficile y a una mayor comprensión de cómo se propaga la bacteria.

Una relación peligrosa entre dos tipos de bacterias

En el estudo “Los enterococos mejoran la patogenia de Clostridioides difficile”  ¹  revisado por pares y publicado en la revista Nature los investigadores informan que han descubierto que un grupo de bacterias resistentes a los antibióticos, llamadas enterococos, pueden empeorar las infecciones por Clostridioides difficile (C. difficile), una bacteria que puede causar enfermedades potencialmente mortales, especialmente en personas mayores y aquellas que toman antibióticos a largo plazo. Esta infección es un grave problema para los hospitales y centros de atención médica, ya que puede causar síntomas graves como diarrea, náuseas y fiebre, y tiene un alto riesgo de reinfección según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos.

Presencia de un “patógeno oportunista” resistente a los antibióticos

Los resultados del estudio sugieren que ciertos pacientes corren un mayor riesgo de contraer infecciones graves por C. difficile debido a la presencia de enterococos, que son un “patógeno oportunista” resistente a los antibióticos y se encuentran en el intestino. Los enterococos producen aminoácidos como la leucina y la ornitina, que hacen que C. difficile sea más peligrosa para los pacientes. Los investigadores esperan que estos hallazgos lleven a nuevas formas de tratar a las personas con infecciones por C. difficile y a una mayor comprensión de cómo la bacteria se propaga.

Método

Para llegar a estas conclusiones, el equipo de investigación recolectó muestras de heces de pacientes con infecciones por C. difficile en 3 centros médicos diferentes y luego utilizó pruebas de laboratorio y modelos informáticos avanzados para entender mejor cómo C. difficile interactúa con otros microorganismos en el intestino. Los investigadores proponen que los enterococos son peligrosos debido a la forma en que influyen en el entorno metabólico en el intestino y reprograman el metabolismo de la bacteria C. difficile.

Importancia de los modelos informáticos

Papin y su equipo de trabajo desarrollaron modelos informáticos que ayudaron a los investigadores a comprender y predecir los complejos cambios en el intestino.

“El modelado computacional que realizó Matthew Jenior -becario postdoctoral de la UVA en el laboratorio de Papin- fue fundamental para descubrir el papel de los aminoácidos en la interacción entre C. diff y los enterococos”, afirmó Papin. “Los modelos computacionales que construyó Matthew continuarán ayudándonos a comprender mejor los procesos moleculares en C. diff que causan enfermedades”.

“La biología es una ciencia rica en datos y el poder de los modelos computacionales para usar estos datos está solo en su infancia”, comentó Papin. “Estamos entusiasmados con las innumerables oportunidades de utilizar la ciencia de datos y el modelado informático para impulsar el descubrimiento biológico”.