Un estudio revela la incidencia, características clínicas, distribución geográfica y evolución temporal de la tuberculosis zoonótica en España

Un equipo del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) ha publicado un artículo que revela las características clínicas, distribución geográfica y evolución temporal de los casos de tuberculosis zoonótica en España entre 2018 y 2022. Los resultados del estudio aparecen en la revista Emerging Infectious Diseases, del Centro para la Prevención y Control de Enfermedades (CDC) de EE.UU. La investigación establece un ‘mapa’ de la tuberculosis zoonótica en España, ofreciendo información sobre la incidencia por edad y sexo de las personas afectadas, tipos de lesiones y datos de coinfección por VIH, entre otras cuestiones. Se trata de los primeros resultados de un proyecto basado en el enfoque One Health, que aborda el estudio de la enfermedad aunando la salud humana, la salud animal y la salud ambiental. La tuberculosis es una enfermedad infecciosa del sistema respiratorio que, en humanos, está causada principalmente por la bacteria Mycobacterium tuberculosis. Sin embargo, también puede originarse a partir de otras bacterias del llamado Complejo Mycobacterium tuberculosis, como Mycobacterium bovis o Mycobacterium caprae. Estas últimas normalmente infectan a diferentes especies animales, pero en algunos casos, también pueden transmitirse a los humanos. En estos casos, la enfermedad se denomina tuberculosis zoonótica. La tuberculosis zoonótica causada por M. bovis y M. caprae se transmite principalmente por consumir lácteos pasteurizados, y en menor medida, carne cruda o poco cocinada. También puede haber transmisión aérea directa desde animales o entre humanos, aunque esta vía es menos frecuente. Aunque los principales animales hospedadores de M. bovis y M. caprae son el ganado bovino y caprino, respectivamente, la fauna silvestre juega un rol importante en la transmisión y mantenimiento de esta enfermedad en animales domésticos. Para poder abordar este problema de salud pública, resulta clave incorporar el citado enfoque One Health (una sola salud), que integre la visión de la salud humana, la salud animal y la salud del medioambiente.  España es el segundo país de la Unión Europea que mayor número de casos notifica de tuberculosis zoonótica. Para poder conocer mejor el perfil epidemiológico y las cadenas de transmisión entre humanos y animales, el Centro Nacional de Epidemiología (CNE) y el Centro Nacional de Microbiología (CNM) del ISCIII están liderando un proyecto en torno al estudio de esta enfermedad, con el objetivo de diseñar una estrategia One Health que mejore su investigación, vigilancia y control.  El estudio está liderado por los investigadores del ISCIII Zaida Herrador, Laura Herrera y Álvaro Roy, como últimas y primer firmante del artículo, respectivamente. En esta investigación también colaboran el Ministerio de Sanidad, el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, el Centro de Vigilancia Sanitaria Veterinaria (VISAVET) de la Universidad Complutense de Madrid y cuatro comunidades autónomas.   Diana Gómez-Barroso, Zaida Herrador y Álvaro Roy, firmantes del estudio, junto a una de las puertas del Centro Nacional de Epidemiología (CNE) del ISCIII. En la investigación también participan Laura Herrera y Estefanía Abascal, del Centro Nacional de Microbiología.  El artículo ahora publicado revela los primeros resultados de este proyecto. Entre 2018 y 2022, se identificaron en España 218 personas infectadas con M. bovis y 31 con M. caprae, con una tasa de incidencia media anual de 0,092 y 0,013 casos por 100.000 habitantes, respectivamente. No hubo variaciones significativas en la incidencia de casos de M. bovis y M. caprae durante el periodo del estudio.  Los autores encontraron diferencias en la edad, país de nacimiento, infección por VIH y localización de las lesiones tuberculosas entre los casos infectados con las tres especies estudiadas, M. bovis, M. caprae y M. tuberculosis. En las tres especies, los casos fueron principalmente hombres, con personas afectadas de mayor edad en los casos de M. bovis. Los casos de M. bovis y M. caprae eran en su mayoría personas nacidas en España.  Además, la coinfección con VIH fue más común en los casos de M. tuberculosis que en los de M. bovis, lo cual podría estar relacionado con la menor edad de los pacientes y un perfil más urbano en los casos de M. tuberculosis. Aproximadamente la mitad de los casos de M. bovis y M. caprae presentaron tuberculosis extrapulmonares en comparación con los casos de M. tuberculosis, en los que más de tres cuartas partes fueron tuberculosis pulmonares.  Los autores también destacan, entre las tuberculosis extrapulmonares, la alta proporción de localizaciones genitourinarias (22,6%) en los casos infectados con M. caprae. La elevada proporción de formas extrapulmonares con distintas localizaciones observada en los casos de M. bovis y M. caprae pone de manifiesto la dificultad en la detección y el diagnóstico, por lo que este trabajo aporta una referencia actualizada sobre el tipo de pacientes y sus características clínicas. La distribución geográfica indicó un patrón de mayor incidencia en el noroeste de España en el caso de M. bovis, dónde se observaron tres agrupamientos espaciales de casos significativos, mientras que los casos de M. caprae se concentraron en el centro y sur de España y en la provincia de Barcelona. Este patrón difiere de la incidencia notificada de tuberculosis en bovinos, ya que el noroeste de España es donde se concentra la mayoría de las provincias oficialmente libres de tuberculosis. En el caso de las infecciones por M. caprae, la distribución de los casos humanos y la prevalencia y densidad de explotaciones ganaderas de caprino muestran cierto solapamiento en el centro y sur de la península. Esta distribución geográfica de los casos de observados de tuberculosis zoonótica, junto con las características de los pacientes, podría apoyar la hipótesis de reactivaciones de infecciones antiguas.  Este trabajo ha acometido el primer objetivo del proyecto. La segunda fase ya se encuentra en marcha, en la que se está realizando un análisis poblacional mediante secuenciación del genoma completo de aquellos aislados de M. bovis y M. caprae procedentes de humanos y animales que compartan el mismo perfil genético y área geográfica, con el objetivo de establecer si existe transmisión animal-humano. En una última fase del proyecto, se diseñará un estudio prospectivo de casos y controles para determinar los factores de riesgo y establecer un programa piloto de vigilancia integrada en las comunidades autónomas incluidas en el proyecto. •  Referencia del artículo: Roy Á, Gómez-Barroso D, Cruz-Ferro E, Fernández A, Martínez-Pino I, del Henar Marcos M, et al. Spatiotemporal Distribution and Clinical Characteristics of Zoonotic Tuberculosis, Spain, 2018–2022. Emerg Infect Dis. 2025;31(7):1344-1352. https://doi.org/10.3201/eid3107.250031.  

La inteligencia artificial permite mejoras diagnósticas en una forma de leishmaniasis

Un equipo del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) ha llevado a cabo una investigación en la que, utilizando inteligencia artificial, se han descubierto factores asociados a la progresión de las lesiones en leishmaniasis dérmica post-kala-azar PKDL, una forma de esta enfermedad infecciosa que tiene una alta prevalencia en zonas de Ásia y África, especialmente en países como Sudán. Los resultados del estudio se han publicado en la revista PLOS Neglected Tropical Diseases.   La leishmaniasis dérmica post-kala-azar (PKDL) es una enfermedad parasitaria desatendida que, además de sus características clínicas relacionadas con erupciones cutáneas, causa estigmatización y conlleva una carga socioeconómica y personal significativa en el sur de Asia y el este de África. Según explica Eugenia Carrillo, investigadora en el Centro Nacional de Microbiología del ISCIII y autora principal del estudio, actualmente la capacidad de predecir la progresión hacia formas graves de las lesiones en la piel que caracterizan esta enfermedad es incierta.    De izquierda a derecha, el equipo del ISCIII responsable de la investigación, del Centro Colaborador de la OMS para Leishmaniasis del Centro Nacional de Microbiología del ISCIII y de las Unidades Centrales Científico Técnicas del Instituto, en una de las puertas del CNM-ISCIII: Antonio J. Martin Galiano, Eugenia Carrillo, Arantxa Marco, Alba del Rio, Girma Shumie (Armauer Hansen Research Institute- AHRI, Addis Abeba, Etiopía), AnaTorres, Javier Moreno, Marina Lozano, Carmen Sánchez, José Carlos Solana y Lorena Bernardo.  Para llevar a cabo este trabajo se han utilizado métodos de aprendizaje automático (machine learning, en inglés) para identificar biomarcadores de progresión de la enfermedad PKDL. Se han analizado datos clínicos, bioquímicos, hematológicos e inmunológicos de una gran cohorte de pacientes de Sudán, evaluando lesiones de desarrollo progresivo (que empeoran con el tiempo) o estables (sin cambios desde su aparición). La investigación se ha realizado con la participación de las Unidades Centrales Científico Técnicas del ISCIII y del Área de Infecciosas (CIBERINFEC) del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER-ISCIII), y la colaboración la Universidad de Khartoum (Sudán) y la Fundación Drugs for Neglected Diseases Initiative. Este estudio ha permitido identificar por primera una combinación de factores que pueden ayudar a proporcionar un diagnóstico más preciso de los casos clínicos graves de PKDL. En concreto, se han localizado variables relacionadas con un riesgo 3 veces mayor de desarrollar PKDL. Tres de estos factores (bajo nivel de albúmina, bajo hematocrito y baja producción de interferón IFN-γ en células mononucleares de sangre periférica) mostraron una especial relevancia en pacientes con enfermedad progresiva. Otros factores, además, se vincularon también con un fenotipo de empeoramiento de la enfermedad.   En definitiva, los resultados indican que la combinación de anemia y una débil respuesta inmunológica de células Th1 es probablemente el principal mecanismo fisiológico que conduce a la PKDL progresiva. Estos resultados, concluye Carrillo, implican mejoras potenciales para optimizar la atención de los pacientes, su tratamiento y su calidad de vida.   •    Referencia del artículo: Torres A, Younis BM, Tesema S, Solana JC, Moreno J, Martín-Galiano AJ, Musa AM, Alves F, Carrillo E. Unsupervised machine learning identifies biomarkers of disease progression in post-kala-azar dermal leishmaniasis in Sudan. PLoS Negl Trop Dis. 2025 Mar 11;19(3):e0012924. doi: 10.1371/journal.pntd.0012924. PMID: 40067811; PMCID: PMC11932480.