Vigilancia Genómica y Resistoma en UCIs: Desentrañando Klebsiella pneumoniae y Acinetobacter baumannii con un Dashboard Interactivo

1. Introducción: El Desafío de la Resistencia Antimicrobiana en las UCIs Brasileñas

La resistencia antimicrobiana (AMR) en patógenos bacterianos oportunistas es una de las amenazas más graves para la salud pública mundial. En la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), donde pacientes inmunocomprometidos y con dispositivos invasivos enfrentan infecciones hospitalarias graves, bacterias Gram-negativas multirresistentes como Klebsiella pneumoniae productora de carbapenemasa (KPC) y Acinetobacter baumannii resistente a carbapenémicos (CRAB) imponen desenlaces clínicos difíciles y escasez de opciones terapéuticas.

Sin embargo, monitorear la diseminación de estos patógenos solo con pruebas fenotípicas tradicionales ya no es suficiente. Es necesario investigar la arquitectura genómica de las cepas circulantes: ¿qué clones se están expandiendo? ¿Qué determinantes de resistencia están en plásmidos o integrones? ¿Cómo afectan las mutaciones cromosómicas a los antimicrobianos de última línea, como la colistina?

En este artículo compartimos los bastidores y los hallazgos genómicos de un amplio estudio multicéntrico prospectivo realizado en seis hospitales terciarios de São Paulo, coordinado por el Prof. Dr. Eduardo Alexandrino Servolo de Medeiros (Disciplina de Infectología / LEMC / UNIFESP), en el que actué directamente en la curaduría genómica, la auditoría bioinformática y el desarrollo de las herramientas analíticas. Para hacer accesible este gran volumen de datos, construimos un dashboard analítico completo, disponible de forma interactiva aquí en el blog!

2. La Casuística Multicéntrica y el Pipeline de Bioinformática

El estudio siguió UCIs de seis grandes centros hospitalarios del estado de São Paulo: Hospital São Paulo (HSP), Hospital Estadual de Diadema (HED), Hospital Municipal de Barueri (HMB), Hospital Geral de Pirajussara (HGPI), Hospital Geral de Guarulhos (HGG) y Hospital Geral de Pedreira (HGPE).

A partir de 290 muestras brutas iniciales de vigilancia activa (hisopados rectales) y cultivos diagnósticos, aplicamos criterios estrictos de control de calidad (QC) e inclusión epidemiológica, consolidando una cohorte definitiva de 236 aislados con Secuenciación de Genoma Completo (WGS) en la plataforma Illumina NextSeq 1000:

El Papel Decisivo de la Curaduría en Bioinformática: Lecciones Prácticas

En la rutina de la bioinformática clínica, los pipelines automatizados "listos para usar" con frecuencia generan trampas que solo una curaduría especializada logra revelar:

1. La trampa del gen mgrB en la resistencia a colistina: en K. pneumoniae, la inactivación de mgrB es la principal causa de resistencia a polimixinas. Sin embargo, las herramientas estándar basadas en alineamiento de SNPs puntuales indicaban que la mayoría de los aislados resistentes no tenía mutación en mgrB. Al inspeccionar la cobertura de bases, identificamos que 28 aislados resistentes tenían 0% de cobertura en el gen mgrB — es decir, habían sufrido una deleción estructural completa o interrupción por secuencias de inserción (IS). Al corregir el artefacto, se reveló que el 77,8% (35/45) de los aislados resistentes a colistina presenta inactivación funcional de mgrB.
2. Detección y exclusión de quimeras/contaminaciones: el aislado HED-117-ACB llamaba la atención por presentar 304 genes de virulencia (frente a un promedio de 111 en Acinetobacter). Una auditoría profunda reveló vías completas de biosíntesis de piocianina, pioverdina y sistemas de secreción tipo III exclusivos de Pseudomonas aeruginosa. Se trataba de una contaminación microbiológica previa a la secuenciación que, de no haber sido auditada, habría distorsionado gravemente las publicaciones del grupo.
3. Armonización internacional de puntos de corte (BrCAST/EUCAST vs. CLSI): alineamos los informes entre la norma brasileña de ANVISA (BrCAST v14.0) y el estándar internacional (CLSI M100). Para colistina en A. baumannii, por ejemplo, la categoría "Sensible" no existe en el CLSI (CIM ≤ 2 µg/mL se clasifica como Intermedio), lo que exige informes duales para la compatibilidad con revistas internacionales de alto impacto.

3. Principales Hallazgos Biológicos Revelados por WGS

5. Cómo Ejecutar y Publicar la Aplicación Shiny

Si desea ejecutar la versión R Shiny del dashboard en su propia máquina o desplegarla en shinyapps.io, el código está totalmente preparado y modularizado.

Ejecución local en R / RStudio

# Instalar los paquetes necesarios
install.packages(c("shiny", "bslib", "DT", "plotly", "rsconnect", "bsicons"))

# Ejecutar la aplicación
shiny::runApp("app.R")

Publicación en shinyapps.io

Solo debe insertar sus credenciales de shinyapps.io (Account → Tokens → Show):

library(rsconnect)

rsconnect::setAccountInfo(
  name   = "logikbioinfo",
  token  = "SU_TOKEN",
  secret = "SU_SECRET"
)

rsconnect::deployApp(
  appDir        = getwd(),
  appPrimaryDoc = "app.R",
  appName       = "amr-genomics-multicenter-unifesp"
)

6. Conclusión y Servicios de LogikBioinfo

La integración entre microbiología clásica, secuenciación de nueva generación y bioinformática curada es el estándar de oro contemporáneo para investigaciones de alto impacto y vigilancia en salud. Casos como la elucidación del mecanismo de mgrB y la identificación del clúster NDM-1 en Diadema demuestran que el análisis bioinformático detallado va mucho más allá de generar tablas brutas: transforma secuencias de nucleótidos en conocimiento epidemiológico accionable.