Aplicaciones de la secuenciación masiva para la predicción de la resistencia bacteriana a los antibióticos

Abstract

La resistencia bacteriana a los antibióticos constituye uno de los principales retos para la salud pública global, ya que reduce la efectividad de los tratamientos frente a infecciones y amenaza la seguridad de procedimientos médicos esenciales, como cirugías y terapias oncológicas. En este contexto, el estudio del genoma completo de las bacterias se presenta como una estrategia prometedora para la detección de patógenos resistentes a antibióticos. Gracias al avance de las plataformas de secuenciación masiva, el acceso a bases de datos especializadas y el perfeccionamiento continuo de las herramientas bioinformáticas, hoy es posible predecir el fenotipo de resistencia a partir de la secuencia genómica. En este TFG se han explorado las aplicaciones de la secuenciación masiva para la predicción fenotípica de la resistencia bacteriana a los antibióticos, evaluando las herramientas bioinformáticas disponibles y analizando el potencial de esta tecnología para su implementación en los laboratorios clínicos. La disponibilidad y accesibilidad a las tecnologías de secuenciación masiva hacen de este enfoque una opción viable para su integración en los laboratorios clínicos y hospitales. No obstante, aún persisten desafíos significativos en áreas como la precisión y sensibilidad de las herramientas predictivas, lo que por el momento limita su adopción plena frente a los métodos tradicionales de detección de resistencia bacteriana.

Bacterial antibiotic resistance has become one of the greatest challenges in global healthcare, as it reduces the effectiveness of infection treatments and puts essential medical procedures at risk, such as surgeries and oncology therapies. In this context, whole-genome sequencing of microorganisms has emerged as a promising strategy for detecting antibiotic-resistant pathogens. The advances in massive sequencing platforms, the access to specialized databases, and the continuous improvements of bioinformatic tools, have made possible to predict resistance phenotypes directly from genomic sequences. This work explores the applications of massive sequencing for phenotypic prediction of bacterial antibiotic resistance, assessing the available bioinformatic tools and evaluating the potential of this technology for its integration into clinical laboratories. The availability and accessibility of massive sequencing technologies positions this approach into a viable addition to routine clinical laboratories and hospitals settings. However, there is still significant room for improvement in aspects such as accuracy and sensitivity of predictive tools, which still limits their full adoption as an alternative to traditional resistance detection methods.