Secuenciación metagenómica de próxima generación en enfermedades infecciosas: aplicaciones clínicas, desafíos...

Área de la Ciencia:

• * Diagnóstico de enfermedades infecciosas
• * Microbiología clínica
• * La genómica y la bioinformática

Sus antecedentes:

• * La secuenciación metagenómica de próxima generación (mNGS) permite la detección libre de hipótesis de diversos patógenos directamente a partir de muestras clínicas.
• * El mNGS complementa los métodos tradicionales mediante la identificación de infecciones novedosas, fastidiosas y polimicrobianas, y la caracterización de genes de resistencia a los antimicrobianos (AMR).
• * A pesar de su potencial, el mNGS se enfrenta a una subutilización en microbiología clínica debido a los desafíos de traducción y adopción.

Objetivo del estudio:

• * Revisar los desafíos traslacionales que obstaculizan la implementación clínica de la mNGS.
• * Proporcionar una visión global del flujo de trabajo del mNGS, desde el procesamiento de muestras hasta el análisis bioinformático.
• * Explorar los obstáculos éticos, económicos y normativos y delinear las direcciones futuras para la integración de los MNGS.

Principales métodos:

• * Revisión exhaustiva del flujo de trabajo de mNGS, incluido el procesamiento de muestras, el agotamiento del ADN del huésped, la secuenciación y la bioinformática.
• * Análisis de las fuentes de variabilidad como la contaminación y la interferencia del ADN humano.
• * Examen de las pruebas del mundo real de los ensayos clínicos (MATESHIP, GRAIDS, DISQVER, NGS-CAP).

Principales resultados:

• * Desafíos clave identificados en la implementación de mNGS: variabilidad del flujo de trabajo, contaminación, interferencia del ADN del huésped, inconsistencias en la anotación de genes de resistencia.
• * Exploró las barreras éticas, legales, de privacidad, económicas y regulatorias para la adopción clínica.
• * Relevancia clínica destacada a través de datos de ensayos a gran escala.

Conclusiones:

• * El mNGS tiene un potencial significativo para transformar el diagnóstico de enfermedades infecciosas, especialmente en cuidados intensivos y para casos difíciles.
• * Abordar la estandarización del flujo de trabajo, la coherencia de la bioinformática y los obstáculos regulatorios es crucial para una adopción clínica más amplia.
• * Las direcciones futuras incluyen IA, multi-ómicas, análisis en la nube y secuenciación portátil para diagnósticos mejorados y manejo de infecciones.