| Resumen
La infección se produce cuando un patógeno daña el tejido del huésped y desencadena una respuesta inmunitaria. Los pacientes críticos experimentan una activación inmunitaria secundaria a agresiones tanto estériles como infecciosas, con fenotipos clínicos y mecanismos inmunológicos subyacentes que se solapan. Los pacientes también experimentan una transformación en la microbiota con la aparición de microbiomas con predominio de patógenos. Si bien la combinación de inflamación y transformación microbiana ha sido un desafío para los intensivistas durante mucho tiempo en la identificación de una infección verdadera, la aparición de diagnósticos moleculares de alta sensibilidad ha complicado aún más el dilema diagnóstico a medida que aumenta el número de detecciones microbianas. Dado el papel clave de la respuesta inmunitaria del huésped en el desarrollo y la definición de la infección, la caracterización de la respuesta del huésped ofrece el potencial de ayudar a desentrañar el dilema de distinguir la colonización y la inflamación estéril de la infección verdadera. Esta revisión narrativa ofrece una visión general de los enfoques actuales para distinguir la colonización de la infección mediante técnicas disponibles de forma rutinaria y propone matrices para facilitar la toma de decisiones en este contexto. En la búsqueda de nuevas herramientas para discriminar mejor estos estados, la revisión se centra en la comprensión de la patobiología subyacente de la respuesta del huésped a la infección. A continuación, se revisan las técnicas disponibles para evaluar esta respuesta en un contexto clínicamente aplicable. Se abordarán técnicas como el perfil del transcriptoma, la expresión proteica y los ensayos inmunofuncionales, detallando el estado actual del conocimiento en diagnóstico, así como los desafíos y las oportunidades. La herramienta definitiva para el diagnóstico de infecciones probablemente combinará la evaluación de la respuesta inmunitaria del huésped y la detección sensible de patógenos para mejorar el manejo del paciente y facilitar la optimización del uso de antimicrobianos. |
Introducción
La infección se desarrolla cuando un microorganismo ingresa a un espacio intolerante a dicho microorganismo, prolifera o libera toxinas que dañan al huésped y provocan una respuesta inflamatoria que, si es lo suficientemente grave, resulta en insuficiencia orgánica (sepsis). Las características macroscópicas, celulares y bioquímicas de la infección se superponen con la inflamación causada por el daño tisular estéril. La mayoría de los pacientes críticos manifiestan características de inflamación sistémica, independientemente de su problema de ingreso. Los pacientes críticos desarrollan rápidamente disbiosis, con la aparición de microbiomas con predominio de patógenos en los órganos mucosos, incluso en ausencia de infección franca. Por lo tanto, distinguir la colonización de la infección en los pacientes críticos es un desafío.
La aparición de la detección molecular de patógenos de alta sensibilidad es prometedora para mejorar la prescripción de antimicrobianos; sin embargo, estas técnicas pueden agravar el problema del tratamiento innecesario de la colonización, ya que los organismos pueden identificarse en casi todas las muestras de mucosas. Si bien el uso de antimicrobianos en infecciones salva vidas, su administración inadecuada se asocia a daños significativos. Por lo tanto, la diferenciación entre la colonización y la infección en presencia de inflamación estéril es crucial para maximizar los beneficios y minimizar los daños.
Los enfoques existentes para distinguir la colonización de la infección incluyen la evaluación de las características clínicas de la infección, la determinación de la densidad de patógenos y el uso de biomarcadores plasmáticos. Estas medidas son imperfectas y carecen de capacidad para discriminar entre la infección y la inflamación estéril.
La identificación de las respuestas específicas del huésped a la infección ofrece la posibilidad de resolver los problemas de confundir la colonización con la infección, o la inflamación estéril con la infección con cultivo negativo, reduciendo así el riesgo de antimicrobianos innecesarios. Esta revisión resume los enfoques clínicos actuales sobre este tema, ofreciendo una visión general del conocimiento actual sobre las respuestas huésped-patógeno y las fuentes importantes de heterogeneidad. A continuación, describe las diversas técnicas disponibles para perfilar las respuestas del huésped y cómo estas podrían convertirse en herramientas clínicas útiles en el futuro.
Enfoques actuales para distinguir la colonización y la inflamación estéril de la infección
La conceptualización original de la infección, como la invasión de espacios previamente estériles por patógenos, ha evolucionado con el descubrimiento de microbiomas naturales en las mucosas. Pueden surgir «patobiomas» disbióticos con predominio de patógenos, con cambios fenotípicos hacia la virulencia entre microorganismos sometidos a estrés metabólico. La disbiosis puede presentarse en diversos contextos patológicos y no conduce automáticamente a la infección, aunque sí aumenta el riesgo. Por lo tanto, el fenómeno de colonización por patógenos en enfermedades críticas puede reconceptualizarse como el desarrollo de disbiosis, donde la colonización y la infección coexisten en un continuo en lugar de ser estados binarios.
La colonización se distingue más fácilmente de la infección cuando no hay inflamación sistémica; sin embargo, dada la alta prevalencia de inflamación en enfermedades críticas, esta situación rara vez se presenta en la práctica clínica. Si bien las puntuaciones, como la escala clínica de infección pulmonar (CPIS), pueden reducir la subjetividad, su rendimiento diagnóstico es limitado.
Los biomarcadores plasmáticos, como la proteína C reactiva (PCR) y la procalcitonina (PCT), se utilizan con frecuencia; sin embargo, su capacidad para distinguir la infección de la inflamación estéril es imperfecta. Ambos marcadores presentan mayor evidencia de la interrupción temprana de los antibióticos que del inicio de los mismos y han sido revisados recientemente en otras publicaciones. También se ha publicado recientemente una revisión sistemática de otros marcadores solubles individuales.
Los microbios identificados pueden ayudar a distinguir entre la colonización y la infección. Algunos organismos se consideran «no patógenos» en sitios donde la colonización es común; por ejemplo, las especies de Candida detectadas en pulmones, intestino o vejiga, o los enterococos en los pulmones. Esto es más difícil de interpretar cuando el paciente está inmunodeprimido o cuando se encuentran comensales cutáneos en cultivos de sitios estériles (p. ej., sangre o líquido cefalorraquídeo).
La verdadera epidemiología de las tasas de cultivos falsos positivos y negativos en la unidad de cuidados intensivos (UCI) es difícil de dilucidar, ya que estas están fuertemente influenciadas por las prácticas de prueba y las definiciones de caso. Los hemocultivos son positivos en aproximadamente el 10% de los casos. Las tasas de falsos positivos reportadas varían del 0,3% al 5,5%, lo que resulta en un bajo rendimiento diagnóstico en poblaciones de baja prevalencia. Para contextualizar el impacto de la secuenciación metagenómica de nueva generación (mNGS), los cultivos de sangre, esputo y orina en infecciones sospechosas fueron positivos en el 7,9%, 39% y 32% de los casos, y aumentaron al 41%, 96% y 100%, respectivamente, utilizando mNGS.
La cuantificación de especies patógenas se utiliza comúnmente para la discriminación, asumiendo que un crecimiento intenso indica infección. Por ejemplo, en los pulmones, los valores de corte habituales son 104 unidades formadoras de colonias (UFC)/ml para el lavado y 105–106 UFC/ml para el aspirado endotraqueal o el esputo. Estos valores de corte presentan una sensibilidad subóptima en comparación con los estándares histológicos de referencia y no consideran la dilución ni la supresión del crecimiento causadas por los antimicrobianos intercurrentes.
Aunque todas las medidas disponibles actualmente son imperfectas, proponemos la matriz de la Tabla 1 como la práctica óptima actual para distinguir la colonización de la infección, incorporando un enfoque basado en el riesgo para la prescripción de antimicrobianos, como se recomienda en las directrices de la Campaña para Sobrevivir a la Sepsis. Una dificultad persistente es la falta de un estándar de oro para diferenciar la infección de la colonización con inflamación estéril concomitante. Por lo tanto, la columna central de la Tabla 1 abarca a la mayoría de los pacientes, con las consiguientes repercusiones en la prescripción de antimicrobianos.
Interacciones huésped-patógeno
Dada la importancia de la respuesta del huésped para definir la infección, evaluarla ofrece la posibilidad de superar las limitaciones de los enfoques descritos anteriormente. Para ello, es fundamental comprender cómo responde el huésped a las agresiones infecciosas y no infecciosas, así como las fuentes de heterogeneidad en dichas respuestas (Fig. 1).
Los microorganismos patógenos causan daño orgánico mediante la activación directa e indirecta del sistema inmunitario del huésped. Los patrones moleculares asociados a patógenos (PAMP) son motivos microbianos altamente conservados que son reconocidos por los receptores de reconocimiento de patrones (PRR) en las células del huésped, lo que resulta en la activación del sistema inmunitario. La respuesta inflamatoria resultante causa daño tisular y la liberación de patrones moleculares asociados al daño (DAMP). Los DAMP son moléculas del huésped, como las histonas, la proteína de caja de grupo de alta movilidad 1 (HMGB1) y la adenosina, que, al liberarse al medio extracelular, actúan como potentes activadores del sistema inmunitario y perpetúan la respuesta inflamatoria inicial.
Tanto los PAMP como los DAMP actúan a través de PRR, utilizando una maquinaria de transducción de señales similar, lo que resulta en una respuesta inmunitaria y una cascada inflamatoria. La lesión tisular causada por lesiones no infecciosas (p. ej., pancreatitis y traumatismos) también provoca la liberación de DAMP. Las vías comunes resultan en lesiones estériles que imitan la respuesta inmunitaria a la infección, lo que dificulta la distinción entre estas afecciones.
Respuestas específicas a patógenos
Se han identificado diferencias específicas de cada patógeno en la respuesta del huésped, aunque hasta ahora se limitan a rangos taxonómicos de dominio y reino. Las respuestas transcripcionales de los pacientes a los patógenos presentan elementos comunes y específicos, y permiten distinguir infecciones bacterianas de fúngicas y virales. Existen diferencias entre las respuestas del huésped a categorías amplias de bacterias, como organismos grampositivos y negativos, en cuanto a alteraciones microcirculatorias, citocinas y perfiles de expresión génica. La heterogeneidad en las respuestas del huésped a un patógeno en particular puede deberse a coinfecciones, diferencias en el microbioma, antecedentes genéticos, inmunocompetencia o el órgano o compartimento corporal infectado (Fig. 1).
Microbioma
El desarrollo de disbiosis frecuentemente precede a una infección clínicamente evidente. Además de permitir el crecimiento de patógenos, las alteraciones en el microbioma pueden predisponer al sistema inmunitario a una respuesta más intensa y, por lo tanto, aumentar el riesgo de daño tisular y sepsis. Las enfermedades críticas también alteran las barreras mucosas y la función endotelial, lo que aumenta el riesgo de translocación de patógenos. El manejo de la disbiosis sigue siendo incierto. Las estrategias terapéuticas en poblaciones susceptibles, dirigidas a reducir la carga de microorganismos patógenos, como la descontaminación digestiva selectiva, han demostrado ser prometedoras para reducir la morbilidad y la mortalidad. Otros enfoques para alterar el microbioma del huésped, como los probióticos en pacientes de alto riesgo, han tenido resultados dispares.
Genoma del huésped
Las diferencias en el genoma del huésped se han asociado con diferencias en la susceptibilidad a las infecciones y la disfunción de órganos diana asociada a ellas. Cabe destacar que la muerte por infección es más hereditaria que la muerte por cardiopatía o neoplasia maligna, aunque la magnitud absoluta del impacto de los factores genéticos en la mortalidad por infección sigue siendo objeto de debate.
Una revisión sistemática reciente identificó variantes genéticas asociadas con el riesgo de sepsis, incluyendo ocho variantes de PRR. De igual manera, los polimorfismos genéticos en ciertas citocinas, como el factor de necrosis tumoral alfa (TNF-α) y los factores de coagulación, también podrían explicar las diferentes susceptibilidades individuales a la infección y la posterior sepsis.
Inmunocompetencia del huésped
Las diferencias en la inmunocompetencia del huésped alteran la susceptibilidad y la trayectoria clínica de las infecciones, y pueden confundir el perfil de respuesta del huésped con fines diagnósticos. Los pacientes inmunodeprimidos corren el riesgo de ser expuestos a una gama más amplia de patógenos, e incluso los organismos de baja virulencia pueden causar disfunción orgánica potencialmente mortal. Además, las características clínicas de la infección pueden ser menos pronunciadas debido a su menor capacidad para generar una respuesta inmunitaria. El papel de la inmunocompetencia del huésped es complejo y, curiosamente, a pesar de una mayor susceptibilidad a las infecciones, los pacientes inmunodeprimidos tras un trasplante de órgano sólido tienen una tasa de mortalidad igual o inferior a la de los pacientes inmunocompetentes, incluso después de ajustar por posibles factores de confusión.
La inmunosupresión también es una complicación de la sepsis en el huésped previamente inmunocompetente. Los pacientes convalecientes de una lesión séptica tienen mayor riesgo de recurrencia de la infección. Los mecanismos de la inmunosupresión inducida por la sepsis son múltiples e incluyen la anergia y la apoptosis celular inducidas por la inflamación, así como la inmunosupresión inducida por el tratamiento (p. ej., tratamiento con glucocorticoides).
Compartimentación de las infecciones y las respuestas del huésped
La heterogeneidad también puede ser introducida por infecciones originadas en diferentes órganos o compartimentos. La mortalidad hospitalaria varía según el origen de la infección (p. ej., pulmonar, peritoneal, urinaria, leptomeníngea y bacteriemia primaria). La respuesta transcriptómica e inmunitaria también puede variar según las células inmunitarias específicas del tejido (p. ej., macrófagos alveolares) implicadas.
Estos factores se combinan para producir una marcada heterogeneidad en las respuestas a los patógenos. La idea de que la sepsis representa una respuesta común y estereotipada del huésped a la infección está dando paso a un creciente reconocimiento de fenotipos o subclases distintos. Dichas subclases pueden caracterizarse mediante datos clínicos o ómicos (es decir, transcriptómicos, metabolómicos o proteómicos). Sin embargo, las subclases de la sepsis han sido difíciles de identificar de forma consistente. Más allá de la heterogeneidad descrita anteriormente, otra razón para esto es la temporalidad. Los análisis de series temporales revelan cambios transcripcionales dinámicos y rápidos en las células inmunitarias en respuesta a la infección a lo largo del tiempo.
En general, las interacciones huésped-patógeno mencionadas anteriormente no son uniformes, sino que presentan características fisiopatológicas marcadamente variables. Esta heterogeneidad dificulta la identificación de una respuesta del huésped que permita diferenciar entre infección y colonización con inflamación estéril.
Técnicas para caracterizar la respuesta del huésped y distinguir la infección de la lesión estéril
Los avances en las ciencias biológicas y computacionales han creado herramientas para caracterizar las respuestas inmunológicas específicas del huésped ante la presencia de microorganismos. Clasificando estas herramientas en transcriptómica, proteómica y ensayos inmunitarios funcionales, revisamos cómo se han utilizado estas herramientas de fenotipado para diferenciar las respuestas del huésped infecciosas de las no infecciosas (Fig. 2). La Tabla 2 ilustra cómo un hipotético marcador de respuesta del huésped podría mejorar la seguridad de la terapia antimicrobiana empírica al reducir el riesgo de falsos negativos y limitar el uso excesivo de antimicrobianos. Esta tabla debe compararse con la Tabla 1, que muestra la práctica clínica óptima actual.
Respuestas transcripcionales y clasificadores
Ya se están desarrollando diagnósticos transcriptómicos con mejor rendimiento que la PCT para diferenciar la infección de la inflamación estéril y es probable que sean los primeros de los nuevos diagnósticos de respuesta al huésped que se analizan aquí en incorporarse a la práctica clínica. La aparente complejidad de la secuenciación y el aprendizaje automático ofrece excelentes resultados de marketing, pero esconde importantes desafíos. Por lo tanto, es fundamental que los profesionales clínicos comprendan las fortalezas y debilidades de estos diagnósticos.
La transcriptómica se refiere a la secuenciación del ácido ribonucleico mensajero (ARNm) que une el ácido desoxirribonucleico estático y la expresión proteica, identificando así patrones de señalización celular. Estos patrones se desarrollan rápidamente y preceden en días a una infección clínicamente manifiesta. La secuenciación del transcriptoma completo es útil para identificar firmas diagnósticas. Sin embargo, para crear una prueba clínicamente utilizable, se requiere medir la expresión de un pequeño número de genes con valor diagnóstico. Una vez desarrollada, los tiempos de respuesta pueden ser de tan solo una hora.
Existen desventajas que los médicos deben tener en cuenta. En primer lugar, los modelos de predicción suelen sacrificar la interpretabilidad (o transparencia) en beneficio de la precisión. Para ilustrarlo, consideramos varias pruebas basadas en ARNm, como la relación FAIM3:PLAC8, SeptiCyte™, Sepsis Metascore y el clasificador de redes neuronales IMX-BVN-2, que se resumen en la Tabla 3.
En el nivel más simple, una proporción de dos genes con expresión fuertemente divergente (FAIM3:PLAC8) puede utilizarse para distinguir la neumonía adquirida en la comunidad (NAC) de la inflamación no infecciosa con un rendimiento superior al de varios biomarcadores plasmáticos, incluida la PCT. Si bien esta proporción se validó en casos de sepsis de origen distinto a la NAC, su alta sensibilidad se ve contrarrestada por una baja especificidad, lo que limitaría el impacto en la prescripción de antimicrobianos. SeptiCyte™ es ligeramente más complejo, ya que combina dos proporciones con una mejora en la especificidad y sin pérdida de sensibilidad en comparación con FAIM3:PLAC8. Se comercializa como SeptiCyte LAB (tiempo de prueba de 6 h) y una proporción abreviada de PLAC8/PLA2G7 como SeptiCyte RAPID (tiempo de prueba de 1 h).
Las pruebas más complejas utilizan un mayor número de genes, aunque incluso estos representan una pequeña minoría de los alterados durante la infección. Sepsis Metascore es una firma de 11 genes, validada en múltiples conjuntos de datos para diferenciar la sepsis de la inflamación no infecciosa (SRIS, traumatismos y enfermedades críticas). Esta «puntuación z de infección» es la diferencia en las medias geométricas entre la expresión génica positiva y negativa, lo cual es menos intuitivo. Sin embargo, sus múltiples conjuntos de validación y su posibilidad de utilizarse en múltiples momentos, en lugar de solo en el ingreso a la UCI, resultan atractivos. La prueba más compleja revisada es IMX-BVN-2, un clasificador de redes neuronales que utiliza 29 genes para identificar infecciones bacterianas y víricas en pacientes que acuden a urgencias. Su rendimiento diagnóstico es bueno y se sugiere superioridad sobre la PCT, aunque esto debe interpretarse con cautela, ya que la PCT estaba disponible para los médicos evaluadores en los datos de entrenamiento. El resultado es una puntuación entre 0 y 1, calculada por la red neuronal con poca transparencia. Para mejorar la interpretabilidad, se definen valores de corte correspondientes a las probabilidades de infección.
Es importante comprender cómo se derivaron estos conjuntos de genes, con dos enfoques generales: el descubrimiento basado en datos o el descubrimiento basado en biología. El descubrimiento basado en datos adopta un enfoque estadístico, identificando los genes con mayor capacidad para discriminar a los pacientes infectados. Si bien los genes identificados pueden parecer plausiblemente relacionados con los mecanismos, no se puede asumir relevancia fisiopatológica. Como ejemplo de un enfoque basado en biología, Reyes y sus colegas identificaron un nuevo subtipo de monocito (MS1) que se expande en la sepsis en comparación con infecciones sin complicaciones y pacientes de UCI no sépticos, y es inducible mediante estimulación con LPS. El uso de genes marcadores MS1 para estimar su abundancia a partir de datos de ARNseq resultó prometedor en la identificación de la sepsis, pero menos efectivo para diferenciar la infección de la inflamación estéril. También propusieron un clasificador híbrido utilizando los genes marcadores MS1, PLAC8 y CLU (identificados con un enfoque «basado en datos»), que logró un rendimiento similar al de la relación FAIM3:PLAC8 y SeptiCyte™. El descubrimiento impulsado biológicamente ofrece la posibilidad de realizar “pruebas terapnósticas” que pueden ser tanto diagnósticas como orientativas para una terapia modificadora de la enfermedad.
Al evaluar las pruebas derivadas del aprendizaje automático, los profesionales clínicos deben ser cautelosos al considerar únicamente la precisión, como se hace con un biomarcador convencional. Es necesario considerar el equilibrio entre sesgo y varianza. El sesgo es la distancia entre las predicciones de un modelo y la verdad, y la varianza, el grado en que cambiarían las predicciones si se utilizaran diferentes datos de entrenamiento. Estas características forman una curva en forma de U, lo que significa que aumentar la precisión suele reducir la generalización.
Integración de la respuesta del transcriptoma del huésped con la secuenciación del microbioma
La integración del diagnóstico de respuesta del huésped con la detección microbiana mediante mNGS es prometedora, ya que podría ayudar a limitar el uso de antimicrobianos ante el drástico aumento de las tasas de detección microbiana, aunque está más lejos de materializarse que los clasificadores analizados anteriormente. La mNGS, a diferencia de las pruebas de panel de PCR sindrómicas, tiene el potencial de detectar todos los microbios presentes en una muestra. Este enfoque se ha aplicado a aspirados traqueales para el diagnóstico de infecciones de las vías respiratorias bajas (IVRI) y sepsis en adultos en estado crítico.
Una innovación importante fue la aplicación de un modelo basado en reglas (RBM) a los resultados de la mNGS para diferenciar patógenos de organismos comensales mediante la identificación de organismos altamente abundantes, ponderados según su patogenicidad conocida. Esto logró una precisión del 95,5 % en aspirados traqueales y del 78 % en comparación con hemocultivos. La identificación de crecimientos polimicrobianos en cultivos y virus respiratorios en sangre presentó deficiencias, pero reveló patógenos potenciales en el 62 % de las infecciones de vías respiratorias inferiores (IVRI) diagnosticadas clínicamente con microbiología negativa y en el 42 % de los casos de sepsis con cultivos negativos.
El perfil de respuesta del huésped a partir de aspirados traqueales en pacientes con IVRI identificó una sobreexpresión de la respuesta inmunitaria innata y una sobreexpresión de las respuestas al estrés oxidativo y de las vías de señalización del receptor MHC de clase II. En infecciones virales, RSAD2 y OAS3, proteínas antivirales inducibles por IFN, mostraron una sobreexpresión en comparación con las infecciones bacterianas. La combinación del RBM y un clasificador de respuesta del huésped de 12 genes logró una sensibilidad del 100 % y una especificidad del 87,5 %. Al utilizarlo como herramienta de descarte clínico, estimaron una reducción del 38 % en los días de tratamiento con antibióticos en el grupo sin IVRI.
En la sepsis, se identificó una sobreexpresión de la degranulación de neutrófilos y la señalización inmunitaria innata. En la sepsis viral, se demostró una sobreexpresión de la señalización del interferón, y se desarrolló un clasificador eficaz específico para cada virus. La combinación de mNGS y clasificadores de respuesta del huésped para la sepsis logró una sensibilidad del 99 % y una especificidad del 78 %. Ambos modelos integrados requieren validación prospectiva, pero demuestran el potencial para la identificación sensible y específica de la infección en pacientes críticos (Cuadro 1).
✅ Identificar los organismos causales en pacientes con cultivos negativos.
✅ Identificar los organismos con probabilidad de ser comensales o colonizadores.
✅ Identificar una respuesta específica del huésped a la infección a pesar de una microbiología negativa.
✅ Indicar si la respuesta inmunitaria se dirige a bacterias o virus.
✅ Aumentar la proporción de pacientes en los que se puede descartar con precisión la infección.
✅ Identificar la evidencia de infección antes de que aparezcan los signos clínicos.
Identificación presintomática de la infección
Las características de respuesta del huésped específicas de la infección pueden identificarse antes de la presentación clínica. Tsitsiklis y sus colegas [58] examinaron la respuesta del huésped antes del desarrollo de neumonía asociada a ventilación mecánica (NAV) que complica la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19). Demostraron cambios en la respuesta del huésped compatibles con la infección bacteriana (desgranulación de neutrófilos, presentación de antígenos, receptor tipo Toll (TLR) y señalización de citocinas) dos días antes del diagnóstico clínico de neumonía secundaria.
Las mismas vías se suprimieron inmediatamente después de la intubación y hasta dos semanas antes del desarrollo de NAV, en comparación con los pacientes sin NAV. Estos hallazgos concuerdan con datos previos que demuestran una respuesta deficiente del huésped que identifica a los pacientes con riesgo de NAV durante su ingreso, así como el desarrollo de NAV antes del diagnóstico clínico en la COVID-19. Estos hallazgos resaltan la importancia de las características de respuesta del huésped específicas de cada compartimento, así como de los cambios dinámicos predisponentes y específicos de la infección que afectan a las mismas vías, en diferentes direcciones y en diferentes momentos.
También se ha identificado una señal de respuesta presintomática del huésped en pacientes sometidos a cirugía electiva, 3 días antes del diagnóstico clínico. Las señales genéticas sanguíneas permitieron distinguir entre infección e inflamación sistémica no infecciosa, y entre sepsis e infección sin complicaciones.
Proteínas y proteómica
La PCR y la PCT son biomarcadores arquetípicos de la respuesta inflamatoria del huésped, pero no permiten diferenciar la infección de la inflamación estéril. La expresión del CD64 en la superficie de los neutrófilos es el único marcador novedoso que ha demostrado un rendimiento consistentemente superior al de estos en ensayos de mayor tamaño, y se analiza en el apartado de ensayos funcionales. Las citocinas alveolares también han demostrado ser prometedoras para distinguir la neumonía de la inflamación no infecciosa, con una notable compartimentación de las respuestas a las citocinas. Sin embargo, la implementación de esta prueba en la práctica clínica no modificó la prescripción de antibióticos. Esta falta de impacto en la toma de decisiones clínicas pone de manifiesto un desafío para las nuevas tecnologías, con la falta de familiaridad de los médicos.
Un enfoque más novedoso es el análisis del proteoma completo. Yuxin y sus colegas lograron avances significativos al ampliar el análisis proteómico mediante espectrometría de masas en tándem de alto rendimiento. Examinaron miles de proteínas en pacientes sépticos ingresados en la UCI, comparándolas con voluntarios sanos, pacientes sometidos a cirugía electiva y pacientes no infectados. Se identificaron catorce proteínas con abundancia diferencial, aunque su rendimiento diagnóstico aún no se ha explorado. El análisis del proteoma completo es un área emergente con mayor similitud con la transcriptómica que con los biomarcadores tradicionales. La integración con el transcriptoma y el microbioma, un enfoque multiómico, ofrece métodos novedosos para identificar las respuestas inflamatorias del huésped específicas de la infección.
La señalización intracelular se efectúa frecuentemente mediante la modificación postraduccional (PTM) de proteínas, con la adición o eliminación de grupos químicos, como acetilo, fosforilo o metilo en aminoácidos. Estas alteraciones de la cadena lateral modifican la función, la solubilidad, el tráfico o la ubicación de las proteínas. La exposición a patógenos induce cambios rápidos y extensos en las cadenas laterales de las proteínas, como los cambios en la fosforilación observados en los neutrófilos tras la exposición a Staphylococcus aureus. Si bien muchas de estas respuestas a patógenos son comunes a múltiples estímulos, la identificación de respuestas de señalización específicas ofrece el potencial para una identificación precisa de la infección. El potencial de detectar PTM como herramienta diagnóstica se ha observado en oncología, aunque, en el caso de las infecciones, este sigue siendo un área poco explorada.
Relaciones entre conjuntos de datos multiómicos
Aunque el ARNm codifica proteínas, existen discrepancias constantes entre la abundancia de proteínas y su ARNm codificante. Si bien no deben ignorarse las dificultades técnicas durante la medición, Wang y sus colegas plantean la hipótesis de que la información fluye entre el genoma, el transcriptoma y el proteoma de forma análoga a la memoria de una computadora: del disco duro a la RAM y a la memoria caché, lo que resulta en registros relacionados, pero funcionalmente diferentes.
Como ejemplo de esta complejidad, considérese la PCT. La PCT es codificada por el gen CALC-I y se escinde para formar N-procalcitonina, carboxipéptido de calcitonina-1 (CCP-I) y calcitonina (CT). En la sepsis, la producción de PCT aumenta debido a la expresión generalizada de CALC-I en los tejidos. La medición de la expresión del gen CALC-I en sangre puede no reflejar esto, y está notablemente ausente en los clasificadores de respuesta del huésped revisados. La PCT y la N-procalcitonina permanecen significativamente elevadas en suero, pero esto no se traduce en niveles elevados de CT. Estos ejemplos muestran el desafío de comprender sistemas complejos y dinámicos a partir de instantáneas de datos ómicos. Estos conjuntos de datos no son sinónimos y tienen interacciones contraintuitivas, por lo que la humildad intelectual con respecto a nuestra comprensión es vital.
Ensayos inmunológicos funcionales
Los inmunoensayos funcionales (FIA) constituyen un grupo diverso de pruebas. Analizamos tres con potencial para identificar respuestas del huésped específicas de la infección que permiten diferenciar la infección de la inflamación estéril: la expresión de CD64 de neutrófilos, la transmigración de neutrófilos y la microscopía intravital pulmonar.
La expresión de CD64, un receptor de IgG, en los neutrófilos aumenta tras la estimulación con diversos mediadores inflamatorios. Este aumento de la expresión ha demostrado utilidad diagnóstica en infecciones frente a inflamación estéril, con un mejor rendimiento al ingreso en la UCI, aunque un rendimiento menor en infecciones posteriores adquiridas en la UCI. La medición requiere citometría de flujo, y aunque cada vez hay más citómetros de flujo disponibles en el punto de atención, esta prueba aún no se ofrece con frecuencia.
La transmigración celular es un componente funcional importante de la respuesta inmunitaria del huésped. Mediante microscopía y fotografía time-lapse, se puede cuantificar la migración celular. Los patrones de migración de neutrófilos revelaron un fenotipo único de migración espontánea, específico de pacientes con quemaduras y sepsis, y rara vez observado en pacientes con quemaduras sin sepsis. Este patrón se desarrolló a menudo uno o dos días antes del diagnóstico clínico de sepsis. Alcanzó una sensibilidad del 80 % y una especificidad del 77 % para la identificación de sepsis en pacientes con quemaduras graves.
La miniaturización de los microscopios ha propiciado el desarrollo de microscopios endoscópicos in vivo de uso clínico. Akram et al. los combinaron con la administración de sondas fluorescentes para visualizar bacterias en los alvéolos. Entre sus limitaciones se encuentran la invasividad y la especificidad de la localización.
Desafíos y limitaciones del diagnóstico de respuesta del huésped
A pesar de su potencial, el diagnóstico de respuesta del huésped enfrenta desafíos (Recuadro 2). Existe una variación interindividual significativa en la respuesta del huésped a la infección (Fig. 1). La respuesta a la infección también es claramente diferente en infecciones primarias y secundarias, así como tras distintas agresiones (p. ej., traumatismos, cirugía, etc.). El impacto de la coinfección aún está por caracterizar. Identificar el impacto de estas condiciones heterogéneas en el rendimiento diagnóstico es crucial, y podrían requerirse comparaciones basales individuales.
1. Determinar los mecanismos relevantes, los fenotipos de la enfermedad y los objetivos terapéuticos.
2. Reducir el coste financiero, de tiempo y de recursos computacionales asociados al análisis y la interpretación de los resultados.
3. Estandarizar los ensayos para permitir la comparación entre pacientes, laboratorios y lotes.
4. Un control de calidad sólido, la identificación de errores de medición y la generación de informes.
5. Minimizar el impacto del estrés celular durante el muestreo y el procesamiento.
6. Definir los «valores normales» en un grupo dinámico y heterogéneo de pacientes.
7. Disponer de plataformas tecnológicas adecuadas que permitan la evaluación rutinaria de estos parámetros en la práctica clínica.
También debe considerarse el uso de modelos de aprendizaje automático. Las implicaciones y limitaciones biológicas de la PCR y la PCT son bien conocidas y se incorporan en la toma de decisiones clínicas. Las puntuaciones de modelos complejos carecen de una base biológica que permita razonar. El sesgo en el aprendizaje automático también es bien conocido. Para evitar perjuicios, los desarrolladores y los profesionales clínicos deben tener claro qué clasifica un modelo, utilizar datos de entrenamiento diversos, inspeccionar la toma de decisiones mediante la interpretabilidad y la comparación con el conocimiento previo, y supervisar el rendimiento tras la implementación.
Finalmente, los resultados deben traducirse en beneficios clínicos. Esto puede representar un desafío importante, ya que la posibilidad de una rápida proliferación de diagnósticos transcriptómicos de respuesta al huésped sin funciones clínicas claramente definidas y, a menudo, con solo mejoras marginales con respecto a la práctica actual, puede socavar cualquier beneficio. Por otro lado, también podrían resultar demasiado inaccesibles. Es improbable que las pruebas opacas, lentas y costosas se adopten ampliamente.
Para aprovechar el potencial de los diagnósticos de respuesta al huésped, los desarrolladores y los profesionales clínicos deben priorizar los más robustos, interpretables y accesibles. También sería positivo centrarse en abordar problemas clínicos específicos, como la identificación de infecciones secundarias en enfermedades críticas e inflamación estéril, o afecciones que alteran el tratamiento, como la sepsis no bacteriana. Los profesionales clínicos deben familiarizarse con los conceptos introducidos por la ómica y el aprendizaje automático, y colaborar con los desarrolladores para garantizar una validación sólida y una implementación eficaz, por ejemplo, integrándolos en ensayos clínicos adaptativos, participando en la monitorización posterior a la implementación y la gestión del diagnóstico.
Conclusiones
Diagnosticar una infección en pacientes críticos con inflamación sistémica es un desafío. La aparición de pruebas moleculares de patógenos ofrece la posibilidad de una mayor sensibilidad en la detección de microbios, pero puede plantear nuevas dificultades para distinguir la infección de la inflamación y la colonización estériles. La respuesta del huésped a los microorganismos invasores es crucial para definir y, por lo tanto, diagnosticar la infección y la sepsis. Estas respuestas incluyen aspectos específicos del microorganismo y aquellos que se solapan con el daño tisular del huésped derivado de agresiones estériles. Las respuestas del huésped se ven moduladas por numerosos factores, como el genotipo subyacente, la inmunocompetencia, la medicación intercurrente y la flora microbiana endógena del paciente. Por lo tanto, la identificación de marcadores específicos de infección en el huésped es un desafío.
La respuesta del huésped a la infección puede evaluarse mediante diversas modalidades, como la elaboración de perfiles transcripcionales, proteómicos y funcionales, tomando muestras de sangre o del foco de la infección. Si bien cada vez podemos obtener perfiles imparciales de todos los transcritos o proteínas presentes, e incluso analizarlos a nivel de célula única, las herramientas clínicamente utilizables deberán centrarse en los marcadores más informativos y generar resultados reproducibles y fiables en poco tiempo, sin necesidad de análisis complejos y especializados. Si bien existen varias técnicas prometedoras, la mayoría de los ensayos con aplicación clínica aún no han superado la fase de desarrollo y su impacto en la toma de decisiones clínicas sigue siendo incierto.
