La revista Microbiome ha publicado un estudio que describe el método ARG-PASS, una herramienta capaz de identificar genes de resistencia a los antibióticos (ARGs) previamente desconocidos en el microbioma humano, basándose en características conservadas de la secuencia y estructura de las proteínas.
La resistencia a los antimicrobianos (AMR) sigue siendo una de las principales amenazas para la salud pública.
El microbioma humano constituye un vasto reservorio de estos genes, pero muchos son difíciles de detectar con métodos tradicionales debido a su baja homología con los ARGs ya conocidos. Por ello, los autores se centraron en las regiones proteicas funcionalmente importantes, donde se conservan las características estructurales clave.
La herramienta ARG-PASS emplea un método de máquina de vectores de soporte de una sola clase, entrenado con distribuciones emparejadas de la estructura primaria y terciaria en regiones conservadas de las proteínas codificadas por ARGs. Se aplicó a seis cepas de referencia del proyecto Human Microbiome Project y se seleccionaron nueve candidatos para verificación experimental; los nueve genes, expresados en E. coli, confirmaron su actividad funcional y se clasificaron en las categorías APH, dfr, β-lactamasas de clases B y C, y proteínas de unión a penicilina.
Además, el método se aplicó directamente a la base de datos de estructuras AlphaFold. De este modo, se identificó el gen phnP, un tipo de metalo-β-lactamasa. Este gen muestra una baja homología con las β-lactamasas conocidas, pero exhibe actividad de resistencia a la ampicilina dependiente del entorno.
Del total de genes analizados, el 80% confiere resistencia a niveles que superan los umbrales del CLSI, mientras que el resto fue clasificado como "prerresistente", ya que poseen actividad, pero su concentración mínima inhibitoria aún no alcanza un nivel clínicamente significativo.
Los investigadores señalan que es probable que los genes prerresistentes evolucionen en el futuro hacia determinantes de resistencia plenamente clínicamente significativos. ARG-PASS permite identificar ARGs únicos que escapan a los métodos basados únicamente en la homología de secuencias.
Según los autores, este enfoque mejora la precisión del seguimiento de la resistencia y podría contribuir a un uso más fundamentado de los antibióticos. El método integra información de secuencia y estructura, facilitando el acceso a elementos del microbioma previamente ocultos.
