La diversidad es un elemento omnipresente en la práctica clínica: en el genoma, en el entorno, en los estilos de vida y hábitos de los pacientes. La medicina de precisión aborda la variabilidad del individuo para mejorar el diagnóstico y el tratamiento. Se utiliza cada vez más en especialidades como oncología, neurología y cardiología. Un enfoque personalizado tiene muchos objetivos, entre ellos optimizar el tratamiento, minimizar el riesgo de efectos adversos, facilitar el diagnóstico temprano y determinar la predisposición a la enfermedad. Las tecnologías genómicas, como las técnicas de secuenciación masiva y herramientas como CRISPR-Cas9, son claves para el futuro de la medicina personalizada.
Jesús Oteo Iglesias, MD, PhD, especialista en microbiología y director del Centro Nacional de Microbiología de España, habló en la reciente conferencia de la Asociación Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica. Habló sobre varios proyectos de medicina de precisión destinados a reforzar la lucha contra la resistencia a los antibióticos.
Las enfermedades infecciosas son complejas, porque se combina la diversidad del microorganismo patógeno con la diversidad del propio paciente, lo que influye en la interacción entre ambos, dijo Oteo. Así, el antibiograma y los tratamientos antibióticos dirigidos (que se eligen según la especie, la sensibilidad a los antimicrobianos, el tipo de infección y las características del paciente) son aplicaciones consolidadas de la medicina de precisión desde hace décadas. Sin embargo, múltiples herramientas podrían fortalecer aún más la medicina personalizada contra patógenos multirresistentes.
La monitorización terapéutica de fármacos, en la que se consideran múltiples factores farmacocinéticos y farmacodinámicos, es una estrategia con gran potencial para aumentar la eficacia de los antibióticos y minimizar la toxicidad. Debido a su coste y a la necesidad de personal capacitado, esta herramienta estaría especialmente indicada en el tratamiento de pacientes con condiciones más complejas, como obesidad, infecciones complejas o infecciones por bacterias multirresistentes, así como en estado crítico. . Hay varios programas de computadora disponibles para ayudar a determinar la dosis de antibióticos al estimar la exposición al fármaco y brindar recomendaciones. Sin embargo, se necesitan ensayos clínicos para evaluar los pros y los contras de aplicar el seguimiento terapéutico para tipos de antibióticos distintos de aquellos para los que ya se usa un tipo determinado (p. ej., aminoglucósidos y glucopéptidos).
Una tecnología que podría ayudar en los programas de optimización del uso de antibióticos son los biosensores basados en microagujas, que podrían implantarse en la piel para monitorear los antibióticos en tiempo real. Esta herramienta “podría ser el primer paso para establecer sistemas automatizados de administración de antibióticos, con bombas de infusión y sistemas de retroalimentación, como los que ya se usan en diabetes para la administración de insulina”, dijo Oteo.
La inteligencia artificial también podría ser una tecnología valiosa para los programas de optimización. “Deberíamos dar un paso más en la implementación de la inteligencia artificial a través de sistemas de apoyo a la decisión clínica”, dijo Oteo. Esta tecnología guiaría la administración de antimicrobianos utilizando datos extraídos de la historia clínica electrónica. Sin embargo, existen grandes desafíos que superar en la creación de estas herramientas, como el riesgo de ingresar datos erróneos, la dificultad de ingresar datos complejos, como datos relevantes para la resistencia a los antibióticos, y la variabilidad a nivel geográfico e institucional.
La genómica es también una herramienta con gran potencial para identificar el grado de resistencia de las bacterias a los antibióticos mediante el estudio de mutaciones en genes cromosómicos y adquiridos. Un estudio de prueba de concepto evaluó la sensibilidad de diferentes Pseudomonas aeruginosa cepas a varios antibióticos mediante el análisis de secuencias genómicas asociadas con la resistencia, dijo Otero. Los investigadores encontraron que este sistema era eficaz para predecir la sensibilidad de las bacterias a partir de datos genómicos.
En Estados Unidos, el centro de bioinformática PATRIC, financiado por el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas, trabaja con modelos de aprendizaje automático para predecir la resistencia antimicrobiana de diferentes especies de bacterias, entre ellas Staphylococcus aureus, Streptococcus pneumoniae, y Tuberculosis micobacteriana. Estos modelos, que trabajan con datos genómicos asociados a fenotipos de resistencia a antibióticos, son capaces de identificar la resistencia sin un conocimiento previo de los mecanismos subyacentes.
Otro factor a tener en cuenta en el uso de la medicina de precisión para enfermedades infecciosas es la microbiota. Oteo explicó que el microorganismo patógeno interactúa no solo con el huésped sino también con su microbiota, “que puede ser diversa, es múltiple y puede ser muy diferente, según las circunstancias. Estas interacciones se pueden traducir en presiones ecológicas y evolutivas que pueden tienen significado clínico”. Uno de los ejemplos más conocidos es la posibilidad de que una bacteria productora de betalactamasas beneficie a otras bacterias a su alrededor al secretar estas enzimas. Además, algunas formas conocidas de interacción bacteriana (como la transferencia de plásmidos) están directamente relacionadas con la resistencia a los antibióticos. La metagenómica, que implica el estudio genético de comunidades de microbios, podría aportar más información para predecir y evitar infecciones por patógenos multirresistentes mediante la monitorización del microbioma.
La herramienta de edición de genes CRISPR-Cas9 también podría ser un aliado en la lucha contra la resistencia a los antibióticos al eliminar los genes de resistencia y, por lo tanto, hacer que las bacterias sean sensibles a ciertos antibióticos. Varios estudios preliminares publicados indican que esto es posible in vitro. El principal desafío para la aplicación clínica de CRISPR es introducirlo en la población microbiana objetivo. El uso de plásmidos y bacteriófagos conjugativos quizás podría ser una opción para superar este obstáculo en el futuro.
Explotar las posibilidades de la medicina de precisión mediante el uso de las herramientas más innovadoras para abordar la resistencia a los antibióticos es un gran desafío, dijo Oteo, pero la situación lo exige y es necesario dar pequeños pasos para lograr este objetivo.
Este artículo fue traducido de Univadis España.