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25 febbraio 2016

Successo nella identificazione della causa delle infezioni respiratorie acute (ARI) grazie alla risposta genica dell’ospite

214_Infezione respiratoria

Alcuni scienziati della Duke University, Durham USA, hanno recentemente studiato nuovi approcci diagnostici al fine di ottimizzare l’uso degli antibiotici durante in corso di patologie respiratorie. Ancora oggi sono molti i casi in cui un paziente riceve trattamenti antibiotici non necessari, con conseguente e possibile sviluppo di resistenza antibiotica. I ricercatori si sono quindi serviti di uno studio osservazionale di coorte per valutare, nei pazienti all’interno di un ambiente sanitario, l’esistenza di pattern di espressione genica adatti alla distinzione fra patologie infettive e non-infettive, fra le cause di un’infezione respiratoria acuta virali o batteriche. L’analisi tramite microarray di 273 campioni di soggetti con un’infezione respiratoria acuta (ARI) o una patologia non-infettiva e di 44 soggetti di controllo sani ha dimostrato un’accuratezza generale dell’87% per i pattern di espressione genica (238 campioni dei 273 concordanti con il giudizio clinico); un risultato ottimale se si tiene conto del saggio della procalcitonina, che ha un’accuratezza del 78% o di altri tre marcatori utilizzati per la distinzione fra infezioni virali e batteri che, in lavori già pubblicati, hanno dimostrato un’accuratezza compresa fra il 78 e l’83%. L’impiego della risposta genica nelle ARI ha portato alla definizione di quattro gruppi distinti: uno caratteristico della ARI di origine batterica, uno della ARI virale, uno della co-infezione ed infine uno per i casi in cui la reazione non è né virale né batterica. Si ritiene quindi che, grazie all’uso di questo approccio basato sull’espressione genica del paziente, si sia aperta una porta verso nuove possibilità nella lotta all’uso inappropriato degli antibiotici ed alla emergente resistenza antibiotica.

Host gene expression classifiers diagnose acute respiratory illness etiology

E.L. Tsalik et al.

Science Translational Medicine, Jan 2016, 8, 322

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