Uno smartphone e un “selfie” per la resistenza agli antibiotici

Marzo 18, 2017 Veronica Nerino Batteriologia 0

Oggetti di uso quotidiano, come il nostro cellulare, diventeranno strumenti analitici nei laboratori scientifici?

I futuri patogeni, ovvero i batteri resistenti agli antibiotici, continuano a tormentare le menti dei nostri ricercatori; i Test di Suscettibilità Antimicrobica (AST) vengono utilizzati per valutare l’inibizione della crescita di batteri a contatto con diverse concentrazioni di antibiotici. Tali test, si basano sul metodo delle micro-diluizioni in brodo su micro-piastre; nei 96 pozzetti contenenti l’antibiotico, sono inoculate sospensioni batteriche standardizzate e dopo una notte d’incubazione, le provette vengono analizzate dal personale esperto nel visionare la torbidità, indice di crescita batterica.

L’esame quantitativo che permette il monitoraggio della “resistenza”, è rappresentato dalla concentrazione minima di antibiotico che previene la crescita batterica, definita concentrazione minima inibente (MIC).

Un recente articolo pubblicato su Report-Nature, mostra un sistema automatico di AST, evidenziando l’accuratezza dei risultati ottenuti. Il protagonista della tecnica illustrata, è un comune smartphone (Nokia Lumia1020), posto all’interno di un sistema ottico stampato in 3D, adatto ad illuminare la micro-piastra; ogni pozzetto trasmette una luce catturata da una fibra ottica e automaticamente rilevata dal cellulare. Tramite un’applicazione mobile, l’immagina salvata sul telefono, viene inviata ad un server, per determinare la torbidità e dopo un minuto i risultai vengono nuovamente inviati al cellulare.

A. Metodo di diagnosi attuale, costituito da analisi manuale delle piastre sotto una fonte di luce per identificare la torbidità come un segno di crescita microbica. In questo caso, uno specchio è utilizzato per fornire facilità di visualizzazione della piastra. B. Sistema automatico con smartphone con cui un tecnico di laboratorio non addestrato nella diagnosi delle piastre dovrà solo prendere le immagini catturate utilizzando la nostra applicazione collegata a un server locale o remoto per l’elaborazione automatizzata dei risultati diagnostici equivalenti. C. Primo piano dell’immagine speculare. I pozzetti B1, C1, D1, B6, B7, e H11 contengono torbidità. D. La stessa piastra visualizzata usando il sistema automatico. La presenza di torbidità in ogni pozzetto viene automaticamente determinata.

Sono stati testati 17 diversi antibiotici su campioni clinici di Klebsiella pneumoniae, raccolti dal UCLA Clinical Microbiology Laboratory. I risultati ottenuti rientrano nei criteri della Foodand Drug Administration (FDA). Rispetto all’incertezza dovuta all’errore umano, la nuova tecnica automatica, ha un’accuratezza della suscettibilità antimicorbica, quasi del 100%. Per i nostri ricercatori, un semplice smartphone diventa fonte di maggior precisione e il costo di tale sistema sarà decisamente economico.