Cystic Fibrosis Cloud database: Un sistema informático para el almacenamiento y manejo de datos clínicos y microbiológicos del paciente con fibrosis quística / Cystic Fibrosis Cloud database: An information system for storage and management of clinical and microbiological data of cystic fibrosis patients

El manejo clínico y epidemiológico de los pacientes con fibrosis quística (FQ) con exacerbaciones pulmonares agudas o infecciones pulmonares crónicas demanda una actualización permanente de procedimientos médicos y microbiológicos, estos se asocian con la constante evolución de los agentes patógenos durante la colonización de su hospedador. Para poder monitorear la dinámica de estos procesos es fundamental disponer de sistemas expertos que permitan almacenar, extraer y utilizar la información generada a partir de estudios realizados sobre el paciente y los microorganismos aislados de aquel. En este trabajo hemos diseñado y desarrollado una base de datos on-line basada en un sistema informático que permite el almacenamiento, el manejo y la visualización de la información proveniente de estudios clínicos y de análisis microbiológicos de bacterias obtenidas del tracto respiratorio del paciente con FQ. Este sistema informático fue designado como Cystic Fibrosis Cloud database (CFC database) y está disponible en el sitio http://servoy.infocomsa.com/cfc_database. Está compuesto por una base de datos principal y una interfaz on-line, la cual emplea la arquitectura de productos Servoy basada en tecnología Java. Si bien el sistema CFC database puede ser implementado como un programa local de uso privado en los centros de asistencia a pacientes con FQ, admite también la posibilidad de ser empleado, actualizado y compartido por diferentes usuarios, quienes pueden acceder a la información almacenada de manera ordenada, práctica y segura. La implementación del CFC database podría tener una gran impacto en la monitorización de las infecciones respiratorias, la prevención de exacerbaciones, la detección de organismos emergentes y la adecuación de las estrategias de control de infecciones pulmonares en pacientes con FQ

The epidemiological and clinical management of cystic fibrosis (CF) patients suffering from acute pulmonary exacerbations or chronic lung infections demands continuous updating of medical and microbiological processes associated with the constant evolution of pathogens during host colonization. In order to monitor the dynamics of these processes, it is essential to have expert systems capable of storing and subsequently extracting the information generated from different studies of the patients and microorganisms isolated from them. In this work we have designed and developed an on-line database based on an information system that allows to store, manage and visualize data from clinical studies and microbiological analysis of bacteria obtained from the respiratory tract of patients suffering from cystic fibrosis. The information system, named Cystic Fibrosis Cloud database is available on the http://servoy.infocomsa.com/cfc_database site and is composed of a main database and a web-based interface, which uses Servoy's product architecture based on Java technology. Although the CFC database system can be implemented as a local program for private use in CF centers, it can also be used, updated and shared by different users who can access the stored information in a systematic, practical and safe manner. The implementation of the CFC database could have a significant impact on the monitoring of respiratory infections, the prevention of exacerbations, the detection of emerging organisms, and the adequacy of control strategies for lung infections in CF patients

Evaluación de los sistemas comerciales automatizados VITEK 2 y API 20NE para la identificación de organismos del complejo Burkholderia cepacia aislados de muestras clínicas / Evaluation of commercial systems VITEK 2 and API 20NE for identification of Burkholderia cepacia complex bacteria from clinical samples

Las especies del complejo Burkholderia cepacia (CBC) son capaces de causar infecciones crónicas del tracto respiratorio en pacientes con fibrosis quística y en otros individuos inmunocomprometidos. La mayoría de estas especies exhiben alta resistencia a la terapia antibiótica, lo que genera la necesidad de una detección rápida y precisa para poder implementar estrategias de control adecuadas. En este trabajo se utilizó la técnica de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para amplificar el gen recA (PCR-recA), con el fin de identificar microorganismos pertenecientes al CBC. Con este método molecular como referencia, se evaluó la sensibilidad (S) y la especificidad (E) de dos sistemas de identificación comerciales automatizados, VITEK 2 y API 20NE (bioMérieux®), así como también el valor de las pruebas bioquímicas manuales más representativas para la identificación de estos microorganismos. El método VITEK 2 presentó una S del 71,1 % y una E del 100 %; para el método API 20NE, estos valores fueron 69,7 % y 90,2 %, respectivamente. En cuanto a las pruebas fenotípicas manuales, los resultados obtenidos fueron más heterogéneos, lo que posiblemente se deba a que estas bacterias podrían sufrir presión selectiva para sobrevivir en pacientes crónicos y perder factores fenotípicos característicos. La técnica de PCR-recA resultó de fácil implementación, por lo que cabe considerar a esta técnica de identificación como una opción viable, aun en laboratorios de diagnóstico clínico de mediana complejidad.

Species belonging to the Burkholderia cepacia complex (BCC) are capable of causing chronic respiratory tract infections in patients suffering from cystic fibrosis as wel as in immunocompromised individuals. Most of these species are highly resistant to antibiotic therapy, generating the need for their rapid and accurate detection for the proper treatment and clinical management of these patients. In this wok, the polymerase chain reaction (PCR) technique based on the amplification of the recA gene (PCR-recA) was applied for an accurate identification of bacteria belonging to the BCC. Sensitivity (S) and specificity (E) of two biochemically-based commercial automated systems, API 20NE and VITEK 2 (bioMérieux®), and of the most representative biochemical manual tests for the identification of the Burkholderia cepacia complex were herein evaluated. The commercial systems VITEK 2 and API 20NE showed the following sensitivity and specificity vaues for identification to the species level, S: 71.1 %, E: 100 %, S: 69.7 %, E: 90.2 %, respectively. More complex results were observed for phenotypic manual tests, since BCC bacteria can undergo selective pressure to survive in chronic patients causing the loss of their typical phenotypic characteristics. The PCR-recA technique was easy to implement even in medium-complexity clinical diagnostic laboratories.