Las nuevas técnicas de diagnóstico molecular de enfermedades infecciosas están transformando el estándar actual de cuidado de los pacientes y el laboratorio clínico por su velocidad y eficacia a nivel global (1). Una de las técnicas para diagnóstico molecular de infecciones es la PCR en tiempo real (también denominada PCR cuantitativa, qPCR), en la cual la fluorescencia se mide después de cada ciclo y la intensidad de la señal fluorescente refleja la cantidad momentánea de amplicones de ADN en la muestra en ese momento específico (2).
En los ciclos iniciales, la fluorescencia es demasiado baja para distinguirse del ruido; sin embargo, el ciclo en el que la intensidad de la fluorescencia del gen diana aumenta por encima del nivel detectable corresponde proporcionalmente al número inicial de moléculas de ADN molde en la muestra. Este punto se denomina ciclo umbral (Ct, cycle thershold), el cual está inversamente relacionado con la carga viral y puede proporcionar un método indirecto para cuantificar el número de copias de ácidos nucleicos en la muestra. (3)
Es así como, debido a su fácil manejo e implementación, la qPCR ha abierto un camino revolucionario e inexplorado, que permite la obtención de resultados diagnósticos que pueden ser determinantes para la clasificación y el enfoque del tratamiento de un paciente ante la sospecha de una posible infección en curso (4). Esto cobra una gran importancia debido a que, por ejemplo, en pacientes con enfermedad respiratoria aguda, la presentación de la enfermedad tiene una gran variabilidad que va desde una ausencia de síntomas hasta requerir cuidados intensivos y tener resultados fatales (5).
Por lo tanto, la capacidad de predecir el pronóstico probable y la infecciosidad de los pacientes en el momento del diagnóstico, ayudaría en gran medida a las decisiones de tratamiento y manejo del paciente, ya que impactan positivamente el desenlace clínico y mejoran los resultados en salud (6). Sumado a esto, la no distinción del agente causal de una infección en una codetección, puede contribuir al uso indiscriminado de antibióticos en casos donde no están indicados, lo que puede prolongar las estancias hospitalarias, generar mayor riesgo de interacciones medicamentosas o efectos adversos relacionados con terapia antibiótica y ocasionar mayor gasto hospitalario (5).
Aunque, los valores de Ct no son directamente comparables entre diferentes ensayos, los flujos de trabajo de pruebas clínicas estandarizados que utilizan ensayos de q-PCR, son clave para superar la variabilidad a las características propias del ensayo e interpretar los valores de Ct dentro de esos diseños de prueba establecidos (7) Sumado a esto, la guía de PHE (Salud pública de Inglaterra) sugiere que, la interpretación de los valores de Ct en el contexto de la historia clínica del paciente puede ayudar a estadificar el curso infeccioso, a predecir el pronóstico, determinar la infectividad o como un indicador de recuperación.(8)
En ANNAR Health Technologies tenemos dentro de nuestra línea Syndromic Dx paneles basados en qPCR multiplex para la detección de infecciones por medio de un enfoque sindrómico en el paciente. Estos paneles (respiratorio alto, gastrointestinal y de meningitis) permiten realizar ensayos moleculares totalmente automatizados para detectar simultáneamente la presencia de ácidos nucleicos víricos, bacterianos, parasitarios y de hongos a partir de muestras nasofaríngeas en medio de transporte viral, heces líquidas suspendidas en Cary Blair y LCR. La prueba requiere un volumen de muestra de 300 y 200 ul y los resultados están disponibles en aproximadamente una hora en el dispositivo médico QIAstat-Dx Analyzer 1.0.
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BIBLIOGRAFÍA
1. Messacar K, Parker SK, Todd JK, Dominguez SR. Implementation of rapid molecular infectious disease diagnostics: The role of diagnostic and antimicrobial stewardship. J Clin Microbiol. 2017;55(3):715–23.
2. Kralik P, Ricchi M. A Basic Guide to Real Time PCR in Microbial Diagnostics: Definitions, Parameters, and Everything. Frontiers in Microbiology. 2017; 8; ISSN=1664-302X.
3. Rao SN, Manissero D, Steele VR, Pareja J. A Systematic Review of the Clinical Utility of Cycle Threshold Values in the Context of COVID-19. Infect Dis Ther. 2020 Sep;9(3):573-586.
4. Caliendo AM, Gilbert DN, Ginocchio CC, Hanson KE, May L, Quinn TC, et al. Better tests, better care: improved diagnostics for infectious diseases. Clin Infect Dis. 2013;57 Suppl 3(Suppl 3):139–70.
5. Poletti, P., Tirani M, Cereda D, et al. “Probability of symptoms and critical disease after SARS-CoV-2 infection”, arXiv e-prints, 2020. doi:10.48550/arXiv.2006.08471.
6. Tom MR, Mina MJ. To interpret the SARS-CoV-2 test, consider the cycle threshold calue. Clin Infect Dis. 2020; ciaa619.
7. Platten M, Hoffmann D, Grosser R, Wisplinghoff F, Wisplinghoff H, Wiesmüller G, et al., SARS-CoV-2, CT-values, and infectivity—conclusions to be drawn from side observations. Viruses. 2021; 13
8. Public Health England, Cycle threshold (Ct) in SARS-CoV-2 RT-PCR. https://www.gov. uk/government/publications/cycle-threshold-ct- in-sars-cov-2-rt-pcr, 2020 (accessed 25 November 2021).
9. Jansen RR, Wieringa J, Koekkoek SM, Visser CE, Pajkrt D, Molenkamp R, de Jong MD, Schinkel J. 2011. Frequent detection of respiratory viruses without symptoms: Toward defining clinically relevant cutoff values. J Clin Microbiol 49:2631–2636.
10. Ruuskanen O, Lahti E, Jennings LC, Murdoch DR. Viral pneumonia. Lancet. 2011 Apr 9;377(9773):1264-75. doi: 10.1016/S0140-6736(10)61459-6.
11. M.A. De Francesco, G. Lorenzin G. Piccinelli S. Corbellini C. Bonfanti A. Caruso, Correlation between tcdB gene PCR cycle threshold and severe Clostridium difficile disease, Anaerobe, Volume 59, 2019, Pages 141-144, ISSN 1075-9964.
