Descifrar el impacto de la microbiota contaminante en los reactivos de extracción de ADN en los flujos de trabajo de...

Área de la Ciencia:

• Microbiología
• La genómica
• La bioinformática

Sus antecedentes:

• La secuenciación metagenómica de próxima generación (mNGS) es vital para la detección microbiana, pero es desafiada por la contaminación del reactivo.
• La contaminación del ADN en los reactivos de laboratorio puede conducir a una interpretación errónea de los resultados del mNGS, especialmente en el diagnóstico clínico.

Objetivo del estudio:

• Investigar los perfiles de contaminación microbiana en los reactivos comerciales de extracción de ADN.
• Para evaluar la variabilidad entre lotes en la contaminación por reactivo.
• Evaluar la utilidad de los blancos de extracción como controles negativos en el ensayo clínico mNGS.

Principales métodos:

• Se analizó la contaminación microbiana en cuatro marcas de reactivos de extracción de ADN utilizando blancos de extracción.
• Utilizó agua de grado molecular y un control de picos como materiales de entrada.
• Se han comparado los perfiles de contaminación del reactivo con los contaminantes ambientales específicos del lugar y las muestras de sangre sanas.

Principales resultados:

• Se observaron perfiles distintos de microbiota de fondo en diferentes marcas de reactivos y lotes de fabricación.
• Se identificaron especies patógenas comunes en algunos reactivos, lo que podría afectar la interpretación clínica.
• Los blancos de extracción mostraron potencial como controles negativos para muestras de biopsia líquida estériles, y la sangre sana carecía de un microbioma consistente.

Conclusiones:

• La contaminación por reactivos es un problema importante en el MGS, con una gran variabilidad entre marcas y lotes.
• La elaboración de perfiles de microbiota específicos del lote y el uso constante de espacios en blanco de extracción son esenciales para obtener resultados fiables del MNGS.
• Se necesitan controles estandarizados y transparencia del fabricante sobre los datos de contaminación para mejorar la precisión clínica del mNGS.