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Anunciamos una plataforma de última generación para la identificación microbiana basada en MALDI-TOF MS, que incluye la base de datos más extensa que cubre aproximadamente 85 000 especies procariotas, incluidos no solo microorganismos bien conocidos y previamente descritos, sino también microorganismos difíciles de cultivar y no cultivados: MicrobialTrack redefine los límites de la identificación microbiana basada en MALDI-TOF MS.

Shimadzu Corporation ha lanzado MicrobialTrack, una innovadora plataforma de software diseñada para la identificación microbiana de alta precisión en una amplia gama de campos, que incluyen la seguridad alimentaria, la atención médica, el descubrimiento de fármacos y la investigación ambiental. El software aprovecha una base de datos de masa de proteínas patentada y a gran escala creada a partir de información genómica microbiana disponible públicamente. Analiza los datos de medición obtenidos mediante espectrometría de masas de tiempo de vuelo con desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI-TOF MS). La base de datos MicrobialTrack presenta una colección completa de entradas microbianas conocidas, que comprende aproximadamente 85,000 especies procariotas (bacterias y arqueas), incluidas aquellas con nombres taxonómicos publicados válidamente, así como microorganismos difíciles de cultivar y no cultivados previamente. Esto amplía significativamente el alcance de la identificación más allá de los límites de los métodos convencionales.
En los últimos años, la demanda de identificación de microorganismos ha aumentado a nivel mundial debido a una mayor concienciación sobre la higiene, la proliferación de alimentos refrigerados y la aparición de bacterias resistentes a los antibióticos. En las pruebas clínicas y de microbiología alimentaria, el método de la huella dactilar identifica microorganismos basándose en los resultados de las mediciones obtenidas mediante espectrometría de MALDI-TOF MS. Este método proporciona resultados en aproximadamente tres horas, incluyendo el pretratamiento de los aislados microbianos (células), la medición mediante espectrometría MALDI-TOF MS y el análisis de datos. Sin embargo, la base de datos generalmente se limita a aproximadamente 5000 especies conocidas, lo que dificulta la precisión de la identificación y limita sus aplicaciones en una amplia gama de campos de la microbiología.

Para superar esta limitación, MicrobialTrack emplea un enfoque proteómico para identificar especies microbianas basándose en la similitud entre las masas teóricas de proteínas estimadas a partir de genomas y las masas observadas de proteínas derivadas de muestras. Este producto utiliza la base de datos de masas teóricas para microorganismos procariotas, "GPMsDB", que se basa en aproximadamente 400.000 entradas genómicas obtenidas de bases de datos genómicas públicas. El análisis se centra en aproximadamente 85.000 especies procariotas predichas con base en información genómica, incluyendo microorganismos difíciles de cultivar y no cultivados. Esta capacidad permite la identificación de una amplia gama de microorganismos que no podrían identificarse mediante el método de huellas dactilares con MALDI-TOF MS.

Figura: Principios de identificación de microorganismos mediante un enfoque basado en la proteómica.

MicrobialTrack es un servicio en la nube que permite la identificación de microorganismos en un navegador web. No requiere una PC dedicada ni la instalación de software. Los usuarios simplemente se registran y acceden a la URL designada para proceder con el análisis. Cientos de miles de nuevas secuencias de genomas procariotas se publican anualmente y se añaden a bases de datos públicas. La base de datos MicrobialTrack se actualiza periódicamente para incluir los nuevos taxones como secuencias genómicas y reflejar el sistema taxonómico más reciente, en constante evolución. Los usuarios tendrán acceso a la base de datos MicrobialTrack más reciente durante el periodo de la licencia.

MicrobialTrack es un producto desarrollado mediante investigación conjunta con el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada (AIST) y el Instituto Nacional de Tecnología y Evaluación. En 2023, el AIST y nuestra empresa publicaron las bases de esta tecnología de identificación de microorganismos, incluyendo la base de datos de masas predichas genómicamente "GPMsDB" y un algoritmo original para analizar espectros de masas. ¹⁾ MALDI, la tecnología que le valió a nuestro investigador ejecutivo Koichi Tanaka el Premio Nobel de Química, consiste en irradiar una muestra mezclada con una matriz (agente auxiliar de ionización) con un láser para ionizar compuestos de alto peso molecular, como las proteínas, sin descomponerlas.

• 1) Y. Sekiguchi et al., Genome Biolog, 24 (2023).

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