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Anunciando uma plataforma de última geração para identificação microbiana baseada em MALDI-TOF MS, apresentando o banco de dados mais abrangente que abrange aproximadamente 85.000 espécies procarióticas, incluindo não apenas microrganismos bem conhecidos e descritos anteriormente, mas também microrganismos difíceis de cultivar e não cultivados —o MicrobialTrack redefine os limites da identificação microbiana baseada em MALDI-TOF MS.

Shimadzu Corporation lançou o MicrobialTrack, uma plataforma de software inovadora projetada para identificação microbiana de alta precisão em uma ampla gama de áreas, incluindo segurança alimentar, saúde, descoberta de medicamentos e pesquisa ambiental. O software utiliza um banco de dados proprietário de massas proteicas em larga escala, construído a partir de informações genômicas microbianas disponíveis publicamente. Ele analisa dados de medição obtidos por meio da Espectrometria de Massas por Tempo de Voo de Ionização/Dessorção a Laser Assistida por Matriz (MALDI-TOF MS). O banco de dados MicrobialTrack apresenta uma coleção abrangente de entradas microbianas conhecidas, compreendendo aproximadamente 85.000 espécies procarióticas (Bacteria e Archaea), incluindo aquelas com nomes taxonômicos publicados de forma válida, bem como microrganismos difíceis de cultivar e previamente não cultivados. Isso expande significativamente o escopo da identificação além dos limites dos métodos convencionais.
Nos últimos anos, a demanda pela identificação de microrganismos aumentou em todo o mundo devido à maior conscientização sobre higiene, à proliferação de alimentos refrigerados e ao surgimento de bactérias resistentes a antibióticos. Em testes de microbiologia clínica e de alimentos, o "método da impressão digital" identifica microrganismos com base nos resultados de medição obtidos por MALDI-TOF MS. Esse método fornece resultados em aproximadamente três horas, incluindo o pré-tratamento de isolados microbianos (células), a medição por MALDI-TOF MS e a análise de dados; no entanto, o banco de dados é geralmente restrito a aproximadamente 5.000 espécies bem conhecidas, o que representa desafios para a precisão da identificação e limita suas aplicações em uma ampla gama de campos da microbiologia.

Para superar essa limitação, o MicrobialTrack emprega uma "abordagem proteômica" para identificar espécies microbianas com base na similaridade entre as massas teóricas de proteínas estimadas a partir de genomas e as massas observadas de proteínas derivadas de amostras. Este produto utiliza o banco de dados de massa teórica para microrganismos procarióticos, "GPMsDB", que se baseia em aproximadamente 400.000 entradas genômicas obtidas de bancos de dados públicos de genomas. A análise tem como alvo aproximadamente 85.000 espécies procarióticas previstas com base em informações genômicas, incluindo microrganismos difíceis de cultivar e não cultivados. Essa capacidade permite a identificação de uma ampla gama de microrganismos que não poderiam ser identificados pelo método de impressão digital com MALDI-TOF MS.

Figura: Princípios de identificação de microrganismos por abordagem baseada em proteômica

O MicrobialTrack é um serviço baseado em nuvem que permite a identificação de microrganismos em um navegador web. O serviço não requer um PC dedicado nem instalação de software. Os usuários simplesmente se cadastram e acessam a URL designada para prosseguir com a análise. Centenas de milhares de novas sequências de genomas procarióticos são publicadas anualmente e adicionadas a bancos de dados públicos. O banco de dados MicrobialTrack é atualizado regularmente para incluir táxons recém-adicionados como sequências de genoma e para refletir o sistema taxonômico mais recente, que está em constante evolução. Os usuários terão acesso ao banco de dados MicrobialTrack mais recente durante o período da licença.

O MicrobialTrack é um produto desenvolvido por meio de pesquisa conjunta com o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada (AIST) e o Instituto Nacional de Tecnologia e Avaliação. Em 2023, o AIST e nossa empresa publicaram a base dessa tecnologia de identificação de microrganismos, incluindo o banco de dados de massas genomicamente previsto "GPMsDB" e um algoritmo original para análise de espectros de massas. ¹⁾ MALDI, a tecnologia que rendeu ao nosso Pesquisador Executivo Koichi Tanaka o Prêmio Nobel de Química, envolve a irradiação de uma amostra misturada com uma matriz (agente auxiliar de ionização) com um laser para ionizar compostos de alto peso molecular, como proteínas, sem quebrá-los.

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

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Trilha Microbiana