Diferenciación sin marcadores de grupos de resistencia antimicrobiana mediante espectroscopia Raman

Área de la Ciencia:

• Espectroscopia y Aplicaciones de Aprendizaje Automático en Microbiología Clínica
• Detección y Diagnóstico de Resistencia a los Antimicrobianos (RAM)

Sus antecedentes:

• La resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa un desafío significativo para la salud mundial.
• La identificación precisa y rápida de los mecanismos de resistencia es crucial para un tratamiento eficaz.
• Los métodos actuales de detección de RAM pueden consumir mucho tiempo, lo que retrasa la atención adecuada al paciente.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de la espectroscopia Raman en la discriminación entre clases de resistencia bacteriana.
• Evaluar diferentes métodos de espectroscopia Raman y algoritmos de aprendizaje automático para la detección de RAM.
• Desarrollar un enfoque de árbol de decisión para la clasificación de especies y la diferenciación de la resistencia.

Principales métodos:

• Se investigaron dos métodos de espectroscopia Raman: UVRR y excitación de 785 nm.
• Se emplearon cuatro algoritmos de aprendizaje automático: PCA-LDA, PLS-DA, PCA-SVM y PCA-RF.
• Se probó en aislados clínicos comunes, incluidos *Escherichia coli*, *Klebsiella pneumoniae* y *Enterococcus faecium*.

Principales resultados:

• La espectroscopia Raman logró una alta precisión en la clasificación de especies.
• La excitación de 785 nm combinada con PCA-SVM y PLS-DA demostró un rendimiento superior al diferenciar cepas susceptibles de resistentes.
• Estos métodos identificaron con precisión aislados de ESBL y CRE, mostrando estabilidad y idoneidad para entornos hospitalarios.

Conclusiones:

• La espectroscopia Raman, particularmente con excitación de 785 nm y modelos específicos de aprendizaje automático, es una herramienta prometedora para el diagnóstico rápido de RAM.
• Este enfoque puede ayudar en la documentación microbiológica y proporcionar información crítica relacionada con la RAM para el manejo de enfermedades infecciosas.
• El desarrollo adicional de la espectroscopia Raman tiene el potencial de revolucionar los diagnósticos de microbiología clínica.