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OnePeru: Peruvian bioinformatics platform to contribute to the fight against antimicrobial resistance
1 , * 1 , 2 , 1 , 1 , 3 , 4 , 1 , 5 , 1
1  1. University of San Martin de Porres. Faculty of Human Medicine. Research Institute. Center for Research in Traditional Medicine and Pharmacology. Lima, Peru.
2  2. University of San Martin de Porres. Faculty of Human Medicine. Research Institute. Center for Research in Genetics and Molecular Biology. Lima, Peru.
3  3. National University of San Martin, Faculty of Human Medicine. Tarapoto, Peru.
4  4. National Intercultural University of the Amazon, Faculty of Engineering and Environmental Sciences. Pucallpa, Peru.
5  5. University of Buenos Aires. Faculty of Exact and Natural Sciences. Institute of Calculus. Buenos Aires, Argentina.
Academic Editor: Marc Maresca

Abstract:

ONEPERÚ es una plataforma bioinformática desarrollada para la vigilancia genómica de bacterias resistentes a los antimicrobianos (RAM), enfocada en Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa y Acinetobacter baumannii. Integra datos fenotípicos, genómicos, epidemiológicos y clínicos provenientes de muestras humanas, ambientales y de animales de compañía, permitiendo analizar patrones de resistencia y apoyar decisiones en salud pública bajo el enfoque UNASALUD.

Durante el primer año (junio 2024 – junio 2025) se construyó la plataforma en su totalidad: arquitectura, diseño, mapas, tablas y módulo detallado de muestras. Asimismo, se recopilaron los requerimientos técnicos y funcionales, se amplió la capacidad para incluir cuatro microorganismos y se implementaron y validaron los procedimientos de carga y verificación de datos.

En el segundo año (julio 2025 – presente) se descargaron 115 genomas completos en formato FASTA desde el repositorio NCBI/GenBank, correspondientes a E. coli (30), K. pneumoniae (30), P. aeruginosa (30) y A. baumannii (25). Se desarrolló un script para automatizar la descarga y análisis genómico, registrándose variables como procedencia, accesión y características del genoma para determinar resistoma, genes de bombas de eflujo, viruloma, serotipos, filogrupos, secuenciotipos, plásmidos, fimbrias y k-locus.

Paralelamente, se secuenciaron 83 muestras mediante tecnología MinION (Oxford Nanopore), obtenidas de 75 aislados clínicos MDR, 4 de animales domésticos y 4 ambientales. A partir de archivos FASTQ, se ensamblaron genomas completos con alta calidad, lo que permitió caracterizar en profundidad el resistoma y viruloma, e identificar clones de alto riesgo como ST-486 de P. aeruginosa y ST11–KL111 de K. pneumoniae, reportados por primera vez en el país.

Finalmente, se proyecta continuar con el procesamiento genómico de 62 nuevos aislados ambientales y de animales de compañía mediante MinION, empleando scripts desarrollados para su análisis.

Keywords: Computational Biology, Antibiotic Resistance, Peru

 
 
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