Evaluacion-de-vitek-ms-en-la-identificacion-de-bacterias-y-levaduras-en-comparacion-con-vitek-2xl

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE MÉXICO 
FACULTAD DE MEDICINA 
DIVISIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO 
INSTITUTO MEXICANO DEL SEGURO SOCIAL 
CENTRO MEDICO NACIONAL “LA RAZA” 
UMAE HOSPITAL GENERAL “DR. GAUDENCIO GONZALEZ GARZA” 
SERVICIO DE PATOLOGIA CLINICA 
 
 
 
“EVALUACIÓN DE VITEK MS EN LA IDENTIFICACIÓN DE BACTERIAS Y LEVADURAS EN 
COMPARACIÓN CON VITEK 2XL” 
REGISTRO R-2015-3502-95 
Tesis de Posgrado para obtener el título de la especialidad de Patología Clínica 
 
 
 
Presenta: DRA. ROSAS SEINOS EVA CAROLINA 
MÉDICO RESIDENTE DE 3º AÑO DE PATOLOGÍA CLÍNICA DEL HG “DR. GAUDENCIO GONZALEZ 
GARZA” LA RAZA 
Investigador responsable: QFB MA DEL SOCORRO MENDEZ TOVAR 
Investigador asociado: QFB JOSÉ MARIO ORTEGA OLVERA 
 
 
 
México, Distrito Federal, a 28 de febrero del 2015 
 
 
 
 
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
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1 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lanza tus sueños al espacio como una cometa y no sabes 
lo que te devolverán: una nueva vida, un nuevo amigo, un 
nuevo amor, un nuevo país (Anaïs Nin) 
 
Esto fue lo que me paso con la Patología Clínica 
2 
 
INVESTIGADOR RESPONSABLE 
QFB MA DEL SOCORRO MENDEZ TOVAR 
JEFE DE SECCION DE MICROBIOLOGIA 
UMAE HOSPITAL GENERAL “DR. GAUDENCIO GONZALEZ GARZA” CMN LA RAZA” 
 
INVESTIGADOR ASOCIADO 
QFB JOSÉ MARIO ORTEGA OLVERA 
M EN C EN FISIOLOGÍA CELULAR Y BIOLOGÍA MOLECULAR. ESTUDIANTE DE POSGRADO 
CENTRO DE INVESTIGACIÓN Y DE ESTUDIOS AVANZADOS DEL INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL 
 
MÉDICO TESISTA 
DRA. ROSAS SEINOS EVA CAROLINA 
MÉDICO RESIDENTE DE 3º AÑO DE LA ESPECIALIDAD PATOLOGÍA CLÍNICA 
UMAE HOSPITAL GENERAL “DR. GAUDENCIO GONZALEZ GARZA” CMN LA RAZA” 
 
3 
 
 
“EVALUACIÓN DE VITEK MS EN LA IDENTIFICACIÓN DE BACTERIAS Y 
LEVADURAS EN COMPARACIÓN CON VITEK 2XL” 
 
 
 
________________________________________ 
Dra. Luz Arcelia Campos Navarro 
Directora de educación e investigación en salud 
UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” 
 
 
 
________________________________________ 
Dra. María del Refugio Álvarez Galán 
Profesora titular de Patología Clínica 
UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” 
 
 
 
________________________________________ 
QFB Ma. del Socorro Méndez Tovar 
Asesora de tesis 
Jefe de sección de Microbiología de UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del 
Centro Médico Nacional “La Raza” 
 
 
 
________________________________________ 
Dra. Rosas Seinos Eva Carolina 
Médico residente de 3º año de Patología Clínica de UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio 
González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” 
 
4 
 
 
 
5 
 
ÍNDICE 
RESUMEN GENERAL .................................................................................................................... 6 
INTRODUCCION ........................................................................................................................... 8 
MARCO TEORICO ....................................................................................................................... 10 
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................................... 19 
JUSTIFICACIÓN ........................................................................................................................... 19 
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN ................................................................................................ 20 
OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................... 20 
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................................................... 20 
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN ................................................................................................. 21 
DISEÑO ....................................................................................................................................... 21 
MATERIAL Y METODOS ............................................................................................................. 21 
DEFINICIÓN DE VARIABLES ....................................................................................................... 23 
METODOLOGÍA .......................................................................................................................... 24 
PLAN DE ANÁLISIS ..................................................................................................................... 26 
CONSIDERACIONES ÉTICAS ....................................................................................................... 27 
RECURSOS Y FACTIBILIDAD ....................................................................................................... 27 
RESULTADOS .............................................................................................................................. 29 
DISCUSIÓN ................................................................................................................................. 50 
CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 53 
BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 55 
HOJA DE REGISTRO Y RECOLECCIÓN DE DATOS ..................................................................... 61 
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES ............................................................................................. 62 
 
6 
 
RESUMEN GENERAL 
Título: EVALUACIÓN DE VITEK MS EN LA IDENTIFICACIÓN DE BACTERIAS Y LEVADURAS EN 
COMPARACIÓN CON VITEK 2XL 
Antecedentes. Tradicionalmente, la identificación de un agente etiológico mediante el aislamiento 
en cultivo e identificación fenotípica puede variar entre 24-72 horas. A pesar del desarrollo de 
técnicas de biología molecular para la identificación de microorganismo, su introducción al 
Laboratorio Clínico no ha sido del todo exitosa debido a que es necesario personal especializado 
en estas técnicas, acondicionamiento del área de trabajo y al enorme costo que representa su 
realización. Sin embargo en los últimos 6 años, MALDI-TOF MS se ha utilizado como un método 
rápido y exacto para la identificación de agentes patógenos basada en la comparación del espectro 
de masas de 16s rRNA del microorganismo desconocido contra los espectros de masas de una 
base de datos, en un tiempo de respuesta menor a 24 horas. 
Objetivo: Evaluar los beneficios de MALDI-TOF MS (VITEK MS de bioMérieux) como método 
automatizado de identificación de bacterias y levaduras de cepas ATCC y de especímenes clínicos 
de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La 
Raza”, en comparación con el método de reacciones bioquímicas (VITEK 2XL de bioMérieux) en el 
periodo de marzo-abril del 2013. 
Diseño del Estudio. Retrospectivo, transversal, observacional y descriptivo. 
Planteamiento del problema. Actualmente, a pesar de los avances en la Medicina, las 
enfermedades infecciosas son una causa de elevada mortalidad y morbilidad. Por lo cual, es 
prioritario complementaro confirmar el diagnóstico clínico mediante pruebas de identificación del 
agente patógeno implicado de manera oportuna y exacta para evitar el establecer tratamientos 
empíricos, que pueden desarrollar diversos mecanismos de resistencia en el microorganismo 
sumando a éste al grupo de los mutidrogorresistentes (MRD), los cuales provocan una sobre 
estancia intrahospitalaria, aumento en los costos de atención y en la incidencia de infecciones 
nosocomiales. 
Justificación: Actualmente, la identificación de bacterias o levaduras mediante reacciones 
bioquímicas tarda de 24-48 horas; por lo cual, la implementación de un nuevo método de 
identificación de agentes patógenos, como la espectrometría de masas mediante MALDI-TOF, 
podría reducir el tiempo de respuesta ofreciendo así un tratamiento oportuno dirigido, que 
impactará en la disminución de costos, en base a una mayor exactitud en la identificación de 
agentes etiológicos respecto a otros métodos. 
Pregunta de investigación. ¿Los resultados de identificación bacteriana y levaduras mediante 
VITEK MS concuerdan con los resultados obtenidos mediante VITEK 2XL? 
Hipótesis de investigación. Hipótesis nula: MALDI-TOF MS es igual a VITEK 2XL para identificar 
bacterias y levaduras, ya que el grado de concordancia es perfecto. Hipótesis alternativa: MALDI-
TOF MS es desigual a VITEK 2XL para identificar bacterias y levaduras, ya que el grado de 
concordancia no es perfecto. 
7 
 
Material y Métodos. UNIVERSO DE ESTUDIO: Colonias de bacterias o levaduras aisladas en medio 
de cultivo sólido, obtenidas a partir de cepas ATCC y de muestras clínicas de pacientes externos y 
hospitalizados en la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico 
Nacional “La Raza”. TAMAÑO DE LA MUESTRA: cepas ATCC en medio de cultivo sólido y cepas 
aisladas en medio de cultivo sólido a partir de muestras clínicas de pacientes de la UMAE Hospital 
General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza”. FORMA DE 
SELECCIÓN DE LOS SUJETOS DEL ESTUDIO: Secuencial simple. DEFINICIÓN OPERACIONAL. 
Identificación de microorganismo: correlación entre los organismos registrados en la base de 
datos y los resultados obtenidos del análisis de una cepa aislada. CRITERIOS DE INCLUSIÓN: Cepas 
ATCC para realizar el programa de control de calidad de VITEK MS y VITEK 2XL; muestras clínicas 
de pacientes externos e internados en la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” 
del Centro Médico Nacional “La Raza”. CRITERIOS DE EXCLUSIÓN: Muestra clínicas y/o solicitud de 
estudio que no tengan correctamente los datos de identificación del paciente; muestra clínicas y 
solicitud de estudios que no coincidan los datos de identificación del paciente. CRITERIOS DE 
ELIMINACION: Resultados de identificación de agente patógeno que no presenten reporte de 
resultados de VITEK MS y VITEK 2XL; muestras clínicas, de las cuales no se aíslen colonias de 
bacterias o levaduras en medio de cultivo sólido. 
Definición de variables. Identificación de una especie o de un género: Perfecta concordancia de 
espectros, espectros suficientes para discriminar la identificación de un organismo. Identificación 
de más de una especie o de más de un género: Una lista de posibles organismos es dada cuando el 
espectro obtenido no es reconocido, 2-3 organismos identificados o más de 3 organismos. No 
identificado: No se identificó ningún microorganismo. 
Metodología. Cada una de las cepas, aisladas en medio de cultivo sólido, se identificará mediante 
MALDI-TOF MS (VITEK MS) y pruebas bioquímicas (VITEK 2XL). Se recolectarán los resultados 
obtenidos de las identificaciones de bacterias y levaduras. 
Plan de análisis. De acuerdo con las recomendaciones de “Statistical Guidance on Reporting 
Results from Studies Evaluating Diagnostic Tests; Draft Guidance for Industry and FDA Reviewers”, 
se calculará la especificidad y sensibilidad de la identificación de organismos de cepas ATCC; para 
los resultados de identificación de organismos de especímenes clínicos, se utilizará el coeficiente 
kappa (κ) para medir el grado de concordancia y se tomará como referencia cepas ATCC. 
Consideraciones éticas. No se requiere consentimiento informado del paciente porque no se 
utilizarán datos de identificación de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio 
González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” para la realización de este estudio. 
Factibilidad. La sección de Microbiología del Laboratorio Clínico de la UMAE Hospital General “Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” cuenta con las plataformas de 
identificación de microorganismos, muestras, materiales y recursos humanos para la realización de 
este estudio. 
8 
 
INTRODUCCION 
A pesar de los avances en el campo de la medicina, las enfermedades infecciosas son la 
causa de una elevada mortalidad y morbilidad según el reporte de la Organización 
Mundial de la Salud (OMS) del 2012 y tres de las 10 principales causas de muerte a nivel 
mundial son infecciones de las vías respiratorias bajas, infección por el virus de 
inmunodeficiencia humana (VIH) y la diarrea (1). 
El diagnóstico de una infección microbiana empieza con una evaluación de las 
características clínicas y epidemiológicas, lo que conduce a la formulación de una hipótesis 
diagnóstica. 
Por lo general, se incluye la localización anatómica de la infección con la ayuda de los 
hallazgos físicos y radiológicos. Este diagnóstico clínico sugiere cierto número de agentes 
etiológicos posibles con base en el conocimiento de los síndromes infecciosos y sus 
cursos. Entonces, se establece la causa específica mediante la aplicación de métodos; el 
clínico debe seleccionar los exámenes y especímenes así como sugerir los posibles agentes 
etiológicos. 
Todos los enfoques diagnósticos se inician con algún tipo de muestra tomada del paciente. 
La microscopia, los cultivos y la detección de antígenos y anticuerpos son métodos 
clásicos, aunque se están desarrollando enfoques genómicos. 
La integración de la espectrometría de masas por desorción/ ionización laser asistida por 
matriz en tiempo de vuelo [matrix-assisted laser desorption ionisation time of flight mass 
spectrometry (MALDI-TOF MS)] en varios laboratorios de microbiología clínica ha 
revolucionado la identificación rutinaria de patógenos. MALDI-TOF MS complementa y 
tiene potencial de reemplazar los métodos de la identificación fenotípica existentes y 
obteniendo resultados en un plazo más oportuno clínicamente. 
Conforme nuevos métodos y técnicas de diagnóstico se incorporan al Laboratorio Clínico, 
se debe evaluar su sensibilidad y especificidad y/o grado de concordancia respecto a los 
9 
 
métodos de diagnóstico implementados con anterioridad. Sin embargo, es fácil dejarse 
llevar por la publicidad que las compañías de biotecnología hacen respecto a sus nuevos 
equipos e instrumentos de diagnóstico. En Latinoamérica, se han publicado pocos 
estudios que evalúen el grado de concordancia de los resultados obtenidos entre MALDI-
TOF MS y métodos manuales y automatizados implementados en el Laboratorio Clínico. 
10 
 
MARCO TEORICO 
Para un óptimo manejo de los pacientes es indispensable obtener la identificación 
microbiológica del agente causal de la infección en el menor espacio de tiempo posible. 
Sin embargo, la obtención de un diagnóstico microbiológico rápido resulta compleja 
utilizando los métodos convencionales, que se basan en el cultivo seguido de la 
identificación fenotípica del microorganismo una vez aislado; aunque la obtención de un 
cultivo puro del microorganismo implicado en una infección permite no sólo la 
identificación del mismo, sino también el estudio de su sensibilidad a diferentes 
antibióticos y la determinación de marcadores epidemiológicos, el tiempo necesario para 
su obtención puede variar entre 24 y 48 horas generalmente, más 24 horas adicionales 
para disponer de los resultadosdefinitivos de la identificación y el antibiograma 
(Ilustración 1) (2). 
 
Ilustración 1 Diagrama de flujo de trabajo y tiempo de respuesta en la identificación bacteriana mediante 
pruebas fenotípicas (Tomado de Pouneh Dokouhaki, Joseph M Blondeau. Advances in laboratory diagnostic 
technologies in clinical microbiology and what this means for clinical practice.Clinical Practice, July 2012, Vol. 
9, No. 4, Pages 347-352) 
11 
 
La identificación bacteriana basada en MALDI-TOF MS es una técnica existente hace más 
de 30 años (Tabla 1). No obstante, recientemente ha sido utilizada como un método 
rápido y acucioso para la identificación de rutina de microorganismos patógenos mediante 
el perfil de proteínas de 16s rRNA. La espectrometría de masas es un método que permite 
la identificación de una molécula mediante la medición de su masa en relación a sus 
cargas de masas (m/z) y de los fragmentos generados a partir de ella. El proceso de 
identificación implica la comparación de los espectros de la muestra con la biblioteca de 
espectros usando un algoritmo similar a una prueba estadística de significancia. A lo largo 
de los años se han desarrollado diversos métodos y tecnologías para la identificación de 
microorganismos, entre los cuales se encuentra la espectrometría de masas [mass 
spectrometry (MS)] (2). 
Tabla 1 Evolución del uso de la espectrometría de masas en microbiología básica 
Año Autor Revista Título 
1975 Anhalt JP Anal Chem 
Identificación de bacterias utilizando espectrometría de 
masas 
1996 
Krishnamurthy T 
Rapid Commun 
Mass Spectrom 
Detección de bacterias patógenas y no patógenas por 
espectrometría de masas MALDI-TOF 
Holland RD 
Rapid Commun 
Mass Spectrom 
Identificación rápida de bacterias intactas basada en los 
patrones espectrales por espectrometría de masas MALDI-
TOF 
Claydon MA Nat Biotechnol 
Identificación rápida de bacterias intactas usando 
espectrometría de masas MALDI-TOF 
1999 Domin MA 
Rapid Commun 
Mass Spectrom 
El efecto de la combinación del solvente y la matriz en el 
análisis de bacterias por espectrometría de masas MALDI-
TOF 
2000 
Haag AM Am Clin Lab 
Rápida identificación de Haemophilus spp. y otras bacterias 
por espectrometría de masas MALDI-TOF 
Jarman KH Anal Chem 
Un algoritmo para la identificación automatizada de 
bacterias usando espectrometría de masas MALDI-TOF 
2001 
Lay JO Jr. 
Mass Spectrom 
Rev 
Espectrometría de masas MALDI-TOF de bacterias 
Fenselau C 
Mass Spectrom 
Rev 
Caracterización por microorganismos intactos por 
espectrometría de masas MALDI-TOF 
2002 Bright JJ 
J Microbiol 
Methods 
Rápida tipificación de bacterias usando MALDI-TOF y un 
software de reconocimiento 
12 
 
Bernardo KN Proteomics 
Identificación y discriminación de Staphylococcus aureus 
usando espectrometría de masas MALDI-TOF 
2005 
Dworzanski JP 
Expert Rev 
Proteomics 
Clasificación e identificación de bacterias usando 
espectrometría de masas basada en proteómica 
Valentine N 
Applied Environ 
Microbiol 
Efecto de las condiciones del cultivo en la identificación de 
microorganismos por espectrometría de masas MALDI-TOF 
2008 
Mellmann A J ClinMicrobiol 
Evaluación de espectrometría de masas MALDI-TOF en 
comparación con la secuenciación del gen 16S rRNA para la 
identificación de especies en bacilos gramnegativos no 
fermentadores 
Degand N J ClinMicrobiol 
Espectrometría de masas MALDI-TOF para la identificación 
de bacilos gramnegativos no fermentadores aislados de 
pacientes con fibrosis quística 
Tomado de García P, Allende F, Legarraga P, Huilcaman M, Solari S. Bacterial identification based on protein 
mass spectrometry: A new insight at the microbiology of the 21st century. Rev Chilena Infectol. 2012 
Jun;29(3):263-72 
Los instrumentos de MALDI-TOF consisten de 3 principales componentes (3): 
1. Una cámara de ionización dentro de la cual la ionización utiliza un láser 
(usualmente un láser de nitrógeno ultravioleta de 337nm) y vaporización del 
espécimen en la fase gaseosa 
2. Un analizador de masas de TOF que separa los iones de acuerdo a sus 
proporciones de cargas de masas (m/z) 
3. Un detector de partículas 
Las proteínas ribosomales son adecuados biomarcadores para el análisis, debido a su alta 
concentración y modificaciones postraducción específicas resultan en variaciones de 
masas haciendo que las proteínas ribosomales sean distinguibles por MS (3) (4) (5). 
La muestra (tejidos, células, líquidos corporales) es impregnada en una matriz orgánica, la 
cual cristaliza en contacto con el aire. Esta matriz es un compuesto orgánico que absorbe 
la energía láser (Ilustración 2 e Ilustración 3). Las matrices más utilizadas son el ácido α-
ciano-4-hidroxicinnamico [cyano-4-hydroxycinnamic acid, (CHCA)], el ácido sinapinico y el 
5-cloro-2mercaptobenzotiazol (3). 
13 
 
 
Ilustración 2 La muestra y la matriz son combinadas sobre el pocillo de la placa (Shah HN and Gharbia SE, 
eds. Mass Spectrometry for Microbial Proteomics. John Wiley and Sons; 2010) 
 
Ilustración 3 El láser causa que los cristales de la matriz absorban la energía, resultando en la vaporización 
de las proteínas, la cual entonces acelera a través del tubo de TOF (Shah HN and Gharbia SE, eds. Mass 
Spectrometry for Microbial Proteomics. John Wiley and Sons; 2010) 
Es necesario conocer si algunas especies bacterianas, levaduras y hongos filamentosos 
requieren pre-tratamiento con ácidos orgánicos más fuertes y/o alcoholes para liberar las 
proteínas (6) (7). 
La diferencia de potencial se genera porque existe un electrodo en contacto con el capilar, 
mientras que el otro electrodo se sitúa en el detector del espectrómetro. Cuando la 
muestra sale del capilar se genera una nube de pequeñas gotas cargadas que da lugar a 
los iones en fase gaseosa. Con esta tecnología, aplicando una diferencia de potencial 
positiva o negativa se pueden generar cationes o aniones. 
El analizador de masas es el componente principal del espectrómetro. La estructura 
delimita una zona de vuelo a través de la cual los iones son acelerados adquiriendo una 
elevada energía cinética, y durante este trayecto se separarán según su m/z. La mayor 
parte de iones generados poseen una sola carga (z = 1), por lo que la m/z equivale a m. El 
14 
 
periodo de tiempo que tarda cada ion en llegar hasta el detector es denominado tiempo 
de vuelo y depende de dicha relación. Al final de la zona de vuelo, los iones impactan en el 
detector. A partir de la información recogida por el detector, se genera el espectro de 
masas de los diferentes iones de la muestra calculada a partir del tiempo de vuelo (8). 
Los picos espectrales típicamente corresponden a proteínas de mantenimiento 
conservadas muy abundantes (por ejemplo, proteínas ribosomales y de unión a ácidos 
nucleicos) que son mínimamente afectadas por las condiciones ambientales, y tienen una 
naturaleza básica y altos puntos isoeléctricos que permiten una eficiente ionización. Los 
espectros dentro del rango de masas 3000–20 000 Da exhiben una útil variabilidad inter-
especies y similitudes intra-especies, y la identificación del organismo se proporciona por 
la referencia a los patrones espectrales de organismos conocidos (3). El proceso de 
identificación implica la comparación de los espectros de la muestra con la biblioteca de 
espectros usando un algoritmo similar a una prueba estadística de significancia 
(Ilustración 4) (7). 
 
Ilustración 4 Principio de MALDI-TOF MS. Los pulsos del láser golpean la muestra seca y cubierta con 
solución matriz en el pocillo de la placa. Las moléculas son desorbidas e ionizadas antes de acelerarse a 
través del campo libre de vacío, donde fluyen a través de un detector de partículas. El tiempo de vuelo 
depende de la masa de las moléculas y se genera un espectro, el cual es comparado con una base de datos 
para la identificación de especies. (Kok J, Chen SC, Dwyer DE, Iredell JR. Current status of matrix-assistedlaser desorption ionisation-time of flight mass spectrometry in the clinical microbiology laboratory. 
Pathology. 2013 Jan; 45(1):4-17) 
Placa de 
muestra 
Campo electrostático 
Voltaje 
variable (+) 
Rejilla de 
tierra (-) 
Analizador de tiempo de 
vuelo (campo libre) 
Lente de 
enfoque de iones 
D
et
ec
to
r 
d
e 
p
ar
tí
cu
la
s 
15 
 
Los resultados obtenidos con la base de datos del VITEK MS son divididos en categorías de 
acuerdo a una escala cualitativa (Tabla 2). 
Tabla 2 Categorías de los resultados del VITEK MS 
Categoría 
Valor de 
confianza (%) 
Observaciones 
Buena ID 99.9 Perfecta concordancia de espectros 
˃60 al 99.8 Espectros suficientes para discriminar la 
identificación 
Baja discriminación ˃60 Una lista de posibles organismos es dada 
cuando el espectro obtenido no es reconocido 
No ID <60 Espectro no identificado 
(Dubois D1, Grare M, Prere MF, Segonds C, Marty N, Oswald E. Performances of the Vitek MS matrix-
assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry system for rapid identification of 
bacteria in routine clinical microbiology. J Clin Microbiol. 2012 Aug; 50(8):2568-76. doi: 10.1128/JCM.00343-
12. Epub 2012 May 16) 
Las posibles causas de “no ID” es la ausencia espectro de referencia, la presencia de un 
bajo número de espectros en la base de datos y más de una especie en la muestra (27). 
Sin embargo, la ausencia de espectros de referencia puede solucionarse al integrar una 
base de datos de espectros interna (4). 
En las Tabla 2 y Tabla 3 se muestran resumidos los estudios para evaluar la exactitud entre 
MALDI-TOF MS y métodos estandarizados o la concordancia entre diversas plataformas de 
MALDI-TOF MS y/o métodos de identificación fenotípica tradicionales. 
 
16 
 
Tabla 3 Selección de estudios de MALDI-TOF MS en la identificación de aislados bacterianos y directo de especímenes clínicos 
Año Estudio Materiales y método No./ejemplo de especies 
No./ 
especímenes 
analizados 
Instrumento/base 
de datos 
Hallazgos principales/comentarios 
20
09
 
Seng (9) Aislados de sitios 
estériles y no estériles 
encontrados en una 
laboratorio de 
microbiología en un 
período de 16 semanas 
>100 especies 1660 Autoflex II/Biotyper 
ver 2.0 
95.4% de los aislados se identificaron correctamente a 
nivel género, 84.1% a nivel especies, 2.8% no 
identificados (principalmente anaerobios no Clostridium) 
y 1.7% identificados incorrectamente (S. pneumoniae mal 
identificada como S. parasanguinis; S. maltophilia 
identificada como P. hibiscicola; S. sonnei identificada 
como E. coli) 
La media de tiempo para la identificación fue de 6 
minutos, a un costo de €2.44 
20
10
 
van Veen 
(10) 
Aislados clínicos de sitios 
estériles y no estériles 
Estudio retrospectivo 
seguido por un estudio 
prospectivo en un 
periodo de 5 semanas 
>100 especies incluyendo 
Enterobacteriaceae, bacilos Gram 
negativos no fermentadores, 
cocos Gram positivos y bacterias 
misceláneas 
308 
(retrospectivo) 
919 
(prospectivo) 
Microflex/Biotyper 
ver 2.0 
Identificación correcta de especies, de las muestras 
clínicas analizadas, en 97.7% de Enterobacteriaceae, 92% 
no fermentadores, 94.3% de estafilococos y 84.8% de 
misceláneos (principalmente del grupo HACEK) 
Suplemento de la base de datos (excepto S. pneumoniae 
y S. viridans, estreptococos) 
Bizzini 11) Aislados clínicos 
obtenidos en un periodo 
de 4 semanas 
56 especies incluyendo 
estafilococos, estreptococos, 
Enterobacteriaceae, bacilos Gram 
negativos no fermentadores y 
anaerobios 
1347 Microflex 
LT/Biotyper ver 2.0 
El 70.3% de los aislados fueron identificados por muestra 
directa y un 22.9% más después de ña extracción con 
ácido acetonitrilo fórmico 
El 98.5% y 93.1% de los aislados fue identificado a nivel 
de género y especie respectivamente; el 4.9% de los 
resultados fueron discordantes como resultado de 
incapacidad para discriminar especies estrechamente 
relacionadas (Shigella spp. y E. coli), espectros de 
referencia incorrectos (Eubacterium brachy en lugar de P. 
acnes), ausencia de aislado en la base de datos de VITEK 
2 y discordancia taxonómica 
Cherkaoui 
(12) 
Aislados clínicos de sitios 
estériles y no estériles 
recolectados en un 
periodo de 21 días 
 S. aureus 
 S. epidermidis 
 E. faecalis 
 E. faecium, 
Enterobacteriaceae 
 H. influenza 
 P. aeruginosa 
 Anaerobios Gram positivos y 
720 Microflex/Biotyper 
AXIMA 
Assurance/SARAMIS 
Comparando los sistemas Bruker y Shimadzu con los 
métodos de identificación fenotípica, los resultados 
discordantes fueron resueltos mediante la secuenciación 
de genes de 16S rRNA. 
La identificación de alta confianza en 94.4% y 88.8% de 
los aislados para los sistemas Bruker (puntaje ≥1.7) y 
Shimadzu (puntaje ≥70%), respectivamente. El tiempo de 
respuesta fue de 5 minutos y US$0.25 por aislado 
17 
 
negativos 
20
11
 
Neville 
(13) 
Aislados clínicos de 
cualquier sitio en un 
período de 1 mes 
115 especies incluyen 
Enterobacteriaceae, bacilos Gram 
negativos no fermentadores, 
bacilos Gram negativos 
misceláneos, cocos Gram 
positivos, bacilos Gram positivos y 
anaerobios 
927 Microflex/Biotyper 
ver 2.0 
El 96.4% y 84.5% de los aislados estudiados por triplicado 
fueron identificados a nivel de género y especie 
respectivamente comparado con los métodos de 
identificación fenotípicos; los resultados discordantes 
(incluyendo Shigella spp., S. mitis, S. agalactiae y E. 
cloacae) se resolvieron repitiendo MS o secuenciación 
génica de 16S rRNA. El repetir los análisis de MS resolvió 
52% de los aislados no identificados durante el análisis 
inicial. El costo de identificar cada aislado fue de AU$0.45 
Bille (14) Microorganismos 
aislados en el laboratorio 
en un período de 2 
meses 
119 especies bacterianas 
(incluyendo Enterobacteriaceae, 
bacilos Gram negativos no 
fermentadores, bacilos Gram 
negativos misceláneos, cocos 
Gram positivos, bacilos Gram 
positivos, anaerobios) 
4 especies de micobacterias (M. 
tuberculosiscomplex, M. 
chelonae, M. mucogenicum y M. 
abscesses) 
2665 bacterias 
22 
micobacterias 
Microflex/Andromas 
ver 2010 
“Buena identificación” en 93.1% y 95.5% de los aislados 
de bacterias y micobacterias, respectivamente; a partir 
de la muestra directa en la placa. Especies relacionadas 
estrechamente, como S. pyogenes/S. dysgalactiae, E. 
coli/Shigella spp. y S. pneumoniae/S. mitis, también 
fueron pobremente identificadas. El software Andromas 
equipado con un sistema experto para superar los 
problemas de adquisición de espectros y la asignación de 
un código de barras, indicando el resultado de la tinción 
de Gram 
(Kok J, Chen SC, Dwyer DE, Iredell JR. Current status of matrix-assisted laser desorption ionisation-time of flight mass spectrometry in the clinical microbiology laboratory. Pathology. 2013 
Jan;45(1):4-17) 
18 
 
Tabla 4 Principales publicaciones que describen MALDI-TOF MS para la identificación de especies de levaduras 
Año Estudio Hongos estudiados 
No. 
especies 
No. 
aislados 
Instrumento (base de datos) 
Identificación a nivel de 
especie 
Identificación a nivel de 
género 
2
0
0
9
 
Marklein 
(15) 
Candida, Cryptococcus, Saccharomyces, 
Trichosporon, Pichia, Geotrichum, 
Blastoschizomyces 
25 267 Bruker Microflex LT II (Biotyper 
version 1.1) 
Bruker Bioflex III (Biotyper version 
2.0) 
92.5% (sin la base de datos 
complementaria) 
87.1% (biblioteca Bruker); 
99% (con la biblioteca 
interna) 
NA 
2
0
1
0
 
Stevenson 
(16) 
Candida, Cryptococcus, Geotrichum, Malassezia, 
Rhodotorula, Trichosporon 
23 194 Bruker UltraFlex I (construcción de 
biblioteca interna con Biotyper 
version 2.0.4) 
87.1% (biblioteca Bruker); 
99% (con la biblioteca 
interna) 
99% 
van Veen 
(10) 
Candida, Geotrichum Saccharomyces, Rhodotorula, 
Trichosporon, Magnusiomyces 
14 80 Bruker Microflex 
(Biotyper version 2.0) 
87.5% 97.5% 
Bader (17) Candida, Cryptococcus, Galactomyces, Pichia, 
Geotrihcum, Rhodotorula, Saccharomyces,Trichosporon, Yarrowa, Blastoschizomyces 
1192 36 Bruker Microflex LT20 (Biotyper 
Version 3.0) 
99% NA 
AXIMA Assurance (SARAMIS 
Premium, version 3.3.1) 
99.5% 
Putignani 
(18) 
Candida, Cryptococcus, Geotrichum, Malassezia, 
Saccharomyces 
303 19 Bruker Microflex LT (Biotyper 
version 2.0) 
93.4% NA 
2
0
1
1
 
Dhiman (19) Candida, Cryptococcus, Saccharomyces, 
Rhodotorula, Pichia Trichosporon, Lodderomyces, 
Aureobisidium 
241 >32 Bruker Microflex LT (Biotyper 
version 3.0) 
92.6% 96.3% 
Pinto (20) Candida, Cryptococcus, Geotricum, Pichia, 
Rhodotorula, Saccharomyces, Trichosporon, 
Arxiozyma, Lodderomyces 
264 34 Bruker Microflex LT (Biotyper 
version 3.1.2.0) 
79–84% 94–96% 
Quiles-
Melero (21) 
Complejo de especies Candida parapsilosis 103 3 Bruker Microflex LT (Biotyper 
3.0.1.0) 
100% 100% 
McTaggart 
(22) 
Cryptococcus; Candida, Galactomyces, 
Rhodotorula, Saccharomyces, Trichsoporon 
137; 23 7; 13 Bruker Microflex LT (Bruker version 
2.0.1 complementada con la 
biblioteca interna) 
58.4% (sin base de datos 
complementaria ) 
NA 
93.1% (con base de datos 
complementaria) 
100% (con base de 
datos complementaria) 
Bille (14) Candida, Cryptococcus, Saccharomyces, 
Geotrichum, Rhodotorula 
160 20 Microflex LT (Andromas database) 98.8% 98.8% 
Especies de Aspergillus 63 7 98.4% 98.4% 
* Identificaciones de género y especie concuerdan con los puntajes recomendados por el fabricante: <2.0 indica identificación a nivel de especie y 1.7-1.999 indica identificación a nivel de género. 
(Kok J, Chen SC, Dwyer DE, Iredell JR. Current status of matrix-assisted laser desorption ionisation-time of flight mass spectrometry in the clinical microbiology laboratory. Pathology. 2013 Jan;45(1):4-
17) 
19 
 
En la Epidemiología, MALDI-TOF MS es útil cuando los analitos a identificar son secuencias 
de DNA y factores de virulencia como metaloproteasas, carbapenemasas u otros 
biomarcadores de los patógenos; actualmente no se ha estandarizado el protocolo de 
estudio para este rubro, aunque existen estudios que favorecen su uso para la tipificación 
de cepas (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29). 
La implementación de MALDI-TOF MS para la identificación de levaduras ha resultado 
eficiente, rentable, rápido método en comparación con los métodos de identificación 
fenotípica. Al igual que en las bacterias, la exactitud de la identificación bacteriana 
depende en gran parte de las cepas de referencia incluidos en la base de datos. Cuando 
una cepa dada se prueba, la especie de la cepa de referencia con la coincidencia más 
cercana se retiene para la identificación de la cepa ensayada. Este enfoque elimina fuertes 
influencias de las condiciones del medio y la composición del medio de cultivo (10). 
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 
Actualmente, a pesar de los avances en la Medicina, las enfermedades infecciosas son una 
causa de elevada mortalidad y morbilidad. Por lo cual, es prioritario complementar o 
confirmar el diagnóstico clínico mediante pruebas de identificación del agente patógeno 
implicado de manera oportuna y exacta para evitar el establecer tratamientos empíricos, 
que pueden desarrollar diversos mecanismos de resistencia en el microorganismo 
sumando a éste al grupo de los mutidrogorresistentes (MRD), los cuales provocan una 
sobre estancia intrahospitalaria, aumento en los costos de atención y en la incidencia de 
infecciones nosocomiales. 
JUSTIFICACIÓN 
A diferencia de otras áreas del Laboratorio Clínico, la automatización del área de 
microbiología es más compleja dada la gran diversidad de muestras clínicas y las 
características inherentes a los diferentes microorganismos. Los requisitos ideales en una 
plataforma o equipo de detección e identificación microbiológica son: 
20 
 
• Capacidad de detección de cualquier microorganismo 
• Detección a partir de la muestra clínica directa 
• Obtención de resultados en un periodo corto de tiempo (1-6 horas) 
• Detección de resistencias, factores de virulencia o toxinas 
• Una buena relación coste-efectividad (25) 
Actualmente, sólo la identificación de bacterias o levaduras en el Laboratorio Clínico, 
mediante reacciones bioquímicas (VITEK 2XL de bioMérieux), lleva de 24-48 horas; por lo 
cual, la implementación de un método de identificación de agentes patógenos que pueda 
reducir el tiempo de respuesta y, por consecuencia, ofrecer un tratamiento oportuno y 
disminuir los costos de pruebas de laboratorio y/o estancia hospitalaria (26). 
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 
¿Los resultados de identificación bacteriana y levaduras mediante VITEK MS concuerdan 
con los resultados obtenidos mediante VITEK 2XL? 
OBJETIVO GENERAL 
Evaluar los beneficios de MALDI-TOF MS (VITEK MS de bioMérieux) como método 
automatizado de identificación de bacterias y levaduras de cepas ATCC así como de 
especímenes clínicos de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del 
Centro Médico Nacional “La Raza”, en comparación con el método de reacciones 
bioquímicas (VITEK 2XL de bioMérieux) en el periodo de marzo-abril del 2013. 
OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
• Determinar la exactitud de la identificación bacteriana de cepas ATCC entre MALDI-
TOF MS (VITEK MS de bioMérieux) y reacciones bioquímicas (VITEK 2XL de 
bioMérieux). 
• Determinar el grado de concordancia de la identificación bacteriana de colonias 
aisladas, provenientes de muestras clínicas de especímenes clínicos de la UMAE 
Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La 
21 
 
Raza”, entre MALDI-TOF MS (VITEK MS de bioMérieux) y reacciones bioquímicas 
(VITEK 2XL de bioMérieux). 
• Valorar la incorporación de MALDI-TOF MS como método de identificación de 
bacterias y levaduras al Laboratorio Clínico de la UMAE Hospital General “Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza”. 
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN 
Hipótesis de nulidad: MALDI-TOF MS es igual a VITEK 2XL para identificar bacterias y 
levaduras, ya que el grado de concordancia es perfecto. 
Hipótesis alternativa: MALDI-TOF MS es desigual a VITEK 2XL para identificar bacterias y 
levaduras, ya que el grado de concordancia no es perfecto. 
DISEÑO 
• Retrospectivo 
• Transversal 
• Observacional 
• Descriptivo 
MATERIAL Y METODOS 
UNIVERSO DE ESTUDIO 
Colonias de bacterias o levaduras aisladas en medio de cultivo sólido, obtenidas a partir 
de: 
• Cepas ATCC para control de calidad del equipo VITEK MS y VITEK 2XL 
• Muestras clínicas de pacientes externos y hospitalizados en la UMAE Hospital 
General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” 
para identificación de agente patógeno del 25 de marzo al 19 de abril de 2013 
TAMAÑO DE LA MUESTRA 
22 
 
 Cepas ATCC en medio de cultivo sólido 
 Cepas aisladas en medio de cultivo sólido a partir de muestras clínicas de pacientes 
de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico 
Nacional “La Raza” 
FORMA DE SELECCIÓN DE LOS SUJETOS DEL ESTUDIO 
 Secuencial simple 
DEFINICIÓN OPERACIONAL 
 Identificación de bacteria: correlación entre los organismos registrados en la base 
de datos y los resultados obtenidos del análisis de una cepa aislada. 
CRITERIOS DE INCLUSIÓN 
1. Cepas ATCC para realizar el programa de control de calidad de VITEK MS y VITEK 2XL 
2. Muestras clínicas de pacientes externos e internados en la UMAE Hospital General “Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” 
CRITERIOS DE EXCLUSIÓN 
1. Muestra clínicas y/o solicitud de estudio que no tengan correctamente los datos de 
identificación del paciente 
2. Muestra clínicas y solicitud de estudios que no coincidan los datos de identificación del 
paciente 
CRITERIOS DE ELIMINACION 
1. Resultados de identificación de agente patógeno que no presenten reporte de 
resultados de VITEK MS y VITEK 2XL 
23 
 
2. Muestras clínicas de pacientes externos e internados en la UMAE Hospital General“Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza”, de las cuales no se 
aíslen colonias de bacterias o levaduras en medio de cultivo sólido. 
DEFINICIÓN DE VARIABLES 
Tabla 5 Definición de variables 
Variable 
Tipo de 
Variable 
Definición conceptual 
Definición 
operacional 
Indicador 
Escala de 
medición 
Identificación 
de una 
especie o de 
un género 
Cualitativa 
V
VITEK 
MS 
Perfecta 
concordancia de 
espectros 
99.9% Buena ID Numérico 
Espectros 
suficientes para 
discriminar la 
identificación 
60 al 99.8% Buena ID Numérico 
VITEK 
2XL 
1 organismo 
identificado 
96-99% Excelente Numérico 
1 organismo 
identificado 
93-95% Muy buena Numérico 
1 organismo 
identificado 
89-92% Buena Numérico 
Identificación 
de más de una 
especie o de 
más de un 
género 
Cualitativa 
_
VITEK 
MS 
Una lista de 
posibles 
organismos es 
dada cuando el 
espectro 
obtenido no es 
reconocido 
<60% Baja 
discriminación 
Numérico 
_
VITEK 
2XL 
2-3 organismos 
identificados 
85-88% Aceptable Numérico 
Más de 3 
organismos o 
ninguno 
La suma de 
opciones es 
igual a 100; 
después de la 
resolución de 
una elección, el 
porcentaje de 
probabilidad 
refleja el 
número 
asociado con la 
opción 
seleccionada 
Baja 
discriminación 
Numérico 
No 
identificado 
Cualitativa V
VITEK 
MS 
No se identificó 
ningún 
microorganismo 
<60% No ID Numérico 
V- No aplica Organismo no Numérico 
24 
 
VITEK 
2XL 
identificado 
METODOLOGÍA 
 Metodología para cepas ATCC y provenientes de especímenes clínicos de la UMAE 
Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La 
Raza” mediante MALDI-TOF MS (VITEK MS de bioMérieux) 
 
Ilustración 5 Preparación de la muestra a partir de cepas cultivadas para análisis de MALDI-TOF MS (tomado 
de Kok J, Chen SC, Dwyer DE, Iredell JR. Current status of matrix-assisted laser desorption ionisation-time of 
flight mass spectrometry in the clinical microbiology laboratory. Pathology. 2013 Jan; 45(1):4-17) 
 Metodología para cepas ATCC y provenientes de especímenes clínicos de la UMAE 
Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La 
Raza” mediante pruebas bioquímicas (VITEK 2XL de bioMérieux). 
Dentro de los sistemas automatizados para la identificación bacteriana basada en 
reacciones bioquímicas, se encuentra VITEK 2 que utiliza tecnología de incubación/ 
crecimiento (Ilustración 6 Preparación de la muestra a partir de cepas cultivadas para análisis de VITEK 
2. (www.biomerieux-
Muestra de microorganismo 
desconocido en placa de agar 
Frotis directo de microorganismo 
sobre pocillo de la placa 
Cubrir con solución matriz de CHCA 
Generar perfil de espectro MALDI-TOF 
Comparar patrón de referencia 
de la base de datos 
Especies identificadas 
25 
 
usa.com/servlet/srt/bio/usa/dynPage?open=USA_PRD_LST&doc=USA_PRD_LST_G_PRD_USA_4&pubpa
rams.sform=0). 
 
Ilustración 6 Preparación de la muestra a partir de cepas cultivadas para análisis de VITEK 2. 
(www.biomerieux-
usa.com/servlet/srt/bio/usa/dynPage?open=USA_PRD_LST&doc=USA_PRD_LST_G_PRD_USA_4&pubparam
s.sform=0) 
http://www.biomerieux-usa.com/servlet/srt/bio/usa/dynPage?open=USA_PRD_LST&doc=USA_PRD_LST_G_PRD_USA_4&pubparams.sform=0
http://www.biomerieux-usa.com/servlet/srt/bio/usa/dynPage?open=USA_PRD_LST&doc=USA_PRD_LST_G_PRD_USA_4&pubparams.sform=0
http://www.biomerieux-usa.com/servlet/srt/bio/usa/dynPage?open=USA_PRD_LST&doc=USA_PRD_LST_G_PRD_USA_4&pubparams.sform=0
26 
 
Los datos de la prueba de un microorganismo desconocido son comparados contra la 
respectiva base de datos para determinar un valor cuantitativo que se aproxime a los 
grupos taxonómicos de la base de datos. En la Tabla 6 se especifican los niveles de 
identificación. Un biopatrón desconocido es comparado con la base de datos de las 
reacciones para cada género y especie, y se calcula una probabilidad numérica (58). 
Tabla 6 Niveles de identificación de VITEK 2XL 
Nivel de 
confianza de 
identificación 
Opciones Probabilidad Comentarios 
Muy buena 1 organismo 
identificado 
93-95% 
Buena 1 organismo 
identificado 
89-92% 
Aceptable 2-3 
organismos 
identificados 
85-88% 
Baja 
discriminación 
Más de 3 
organismos o 
ninguno 
La suma de opciones es igual 
a 100; después de la 
resolución de una elección, 
el porcentaje de 
probabilidad refleja el 
número asociado con la 
opción seleccionada 
2-3 géneros exhiben el 
mismo biopatrón. 
Realizar pruebas 
suplementarias 
Organismo no 
identificado 
- No aplica Incluso más de 3 
géneros exhiben el 
mismo biopatrón o el 
biopatrón es muy 
atípico. 
No corresponde a 
ningún género en la 
base de datos. Revisar 
la tinción de Gram y la 
pureza 
PLAN DE ANÁLISIS 
Los datos recolectados serán introducidos en una base de datos computados y 
procesados, resumidos en tablas y gráficos estadísticos. 
27 
 
De acuerdo con las recomendaciones de “Statistical Guidance on Reporting Results from 
Studies Evaluating Diagnostic Tests; Draft Guidance for Industry and FDA Reviewers” (58), 
se calculará la especificidad y sensibilidad de la “Identificación de una especie o de un 
género” de cepas ATCC; para los resultados de “Identificación de una especie o de un 
género” de especímenes clínicos, obtenidos mediante MALDI-TOF MS y pruebas 
bioquímicas automatizadas, se utilizará el coeficiente kappa para medir el grado de 
concordancia. 
CONSIDERACIONES ÉTICAS 
No se requiere consentimiento informado del paciente porque no se utilizarán datos de 
identificación de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” 
del Centro Médico Nacional “La Raza” para la realización de este estudio. 
RECURSOS Y FACTIBILIDAD 
Recursos Humanos 
a. QFB, QBP y laboratoristas clínicos del área de Microbiología del Laboratorio Clínico de 
la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico 
Nacional “La Raza”. 
b. M. en C. Yunuem González Torres. Asesora científica de BioMérieux 
c. Jefatura de QFB del área de Microbiología del Laboratorio Clínico de la UMAE Hospital 
General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza”. 
d. Médico residente de Patología Clínica e investigador principal. 
Recursos Materiales 
El estudio será sustentado en su totalidad por los departamentos correspondientes y la 
investigadora, por lo que no se requieren recursos fuera de la unidad ni apoyo externo. 
A. MALDI-TOF MS 
28 
 
1. 0.1 microlitro de cepa de cultivo puro con desarrollo (muestra) 
2. Palillos de madera y plástico estériles 
3. Placa 
4. Reactivos para bacterias 
a. Cepa ATCC 8739 (E. coli) 
b. CHCA 
5. Reactivos para levaduras 
a. Acido fórmico 
b. CHCA 
6. Plataforma VITEK MS de bioMérieux 
7. Reportes impresos de los resultados de identificación de bacterias y levaduras 
B. Reacciones bioquímicas 
1. Cepa de cultivo puro con desarrollo (muestra) 
2. Solución de NaCl 0.45N 
3. Nefelómetro digital 
4. Casete para tarjetas de identificación y tubos de ensaye 
5. Plataforma VITEK 2XL de bioMérieux 
6. Reportes impresos de los resultados de identificación de bacterias y levaduras 
C. Equipo de cómputo propiedad del investigador 
D. Lápices, plumas, hojas, borrador. 
Recursos Financieros 
No se requieren. 
Factibilidad del estudio 
El área de Microbiología del Laboratorio Clínico cuenta con cepas ATCC, como insumo 
para control de calidad de las plataformas de identificación de organismo, y diariamente 
recibe especímenes clínicos de pacientes externos y hospitalizados de la UMAE Hospital 
General “Dr. Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” para 
29 
 
identificación de organismos y susceptibilidad antimicrobiana. Estas pruebas se han 
realizado, desde hace varios años, en la plataforma VITEK 2XL de bioMérieux y, desde 
marzo del 2013, en la plataforma VITEK MS de bioMérieux. 
RESULTADOS 
Se analizaron 38 muestras de cepas ATCC tanto en VITEK MS y 35muestras de cepas ATCC 
en VITEK 2XL, ambos de bioMérieux. Los resultados de estas muestras se resumen en las 
tablas 7, 8 y 9: 
Tabla 7 Resultados de muestras de cepas ATCC identificadas en VITEK MS y VITEK 2XL de 
bioMérieux 
 VITEK MS VITEK 2XL 
Indicadores 
Identificación de una 
especie o de un 
género 
Buena ID 33 
Excelente 17 
Muy buena 15 
Buena 1 
Identificación de más 
de una especie o de 
más de un género 
Baja 
discriminació
n 
2 
Aceptable 0 
Baja 
discriminación 
1 
No identificado No ID 3 
Organismo no 
identificado 
1 
Microorganismo 
identificado 
Bacterias Gram 
positivo 
14 13 
Bacterias Gram 
negativo 
17 16 
Hongos 7 6 
Dentro los resultados de las muestras de cepas ATCC analizadas en VITEK 2XL, se 
reportaron 10 identificaciones de microorganismo con fenotipo incoherente, 1 solicitud 
de confirmar especie mediante pruebas serológicas y 1 reporte de slashline. 
 
30 
 
Tabla 8 Resultados de identificación de las muestras de cepas ATCC identificadas en VITEK MS de bioMérieux 
NO. CEPA ORGANISMO HALLADO INDICADOR 
¿C
O
IN
C
ID
E 
G
ÉN
ER
O
? 
¿C
O
N
FI
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ID
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ES
P
EC
IE
?
 
¿C
O
N
FI
R
M
A
R
 E
SP
EC
IE
? 
ATCC6380029 Proteus vulgaris Proteus vulgaris Baja discriminación SI SI SI SI 
ATCC700323021 Enterobacter hormaechei Enterobacter clocae Baja discriminación SI SI NO SI 
ATCC12228 Staphylococcus epidermidis Staphylococcus epidermidis Buena ID SI NO SI NO 
ATCC13253021 Elizabethkingia meningoseptica Elizabethkingia meningoseptica Buena ID SI NO SI NO 
ATCC14053 Candida albicans Candida albicans Buena ID SI NO SI NO 
ATCC17666032 Stenotrophonomas maltophila Stenotrophonomas maltophila Buena ID SI NO SI NO 
ATCC19258 Streptococcus thermophilus Streptococcus thermophilus Buena ID SI NO SI NO 
ATCC204094 Trichosporon mucoides Trichosporon mucoides Buena ID SI NO SI NO 
ATCC22019 Candida parapsilopsis Candida parapsilopsis Buena ID SI NO SI NO 
ATCC25922 Escherichia coli Escherichia coli Buena ID SI NO SI NO 
ATCC25931030 Shigella sonnei Escherichia coli Buena ID NO SI NO SI 
ATCC27853-1 Pseudomonas aeruginosa Pseudomonas aeruginosa Buena ID SI NO SI NO 
ATCC29061-1 Staphylococcus sciuri Staphylococcus sciuri Buena ID SI NO SI NO 
ATCC29212-1 Enterococcus faecalis Enterococcus faecalis Buena ID SI NO SI NO 
ATCC29213 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Buena ID SI NO SI NO 
ATCC34419 Candida lusitaniae Candida lusitaniae Buena ID SI NO SI NO 
ATCC35218 Escherichia coli Escherichia coli Buena ID SI NO SI NO 
ATCC43076082-1 Enterococcus saccharolyticus Enterococcus saccharolyticus Buena ID SI NO SI NO 
ATCC43079033 Streptococcus equi spp. zooepidermicus Streptococcus equi spp. zooepidermicus Buena ID SI NO SI NO 
ATCC43534 Oligella ureolytica Oligella ureolytica Buena ID SI NO SI NO 
31 
 
ATCC49619009 Streptococcus pneumoniae Streptococcus pneumoniae Buena ID SI NO SI NO 
ATCC51299-1 Enterococcus faecalis Enterococcus faecalis Buena ID SI NO SI NO 
ATCC6258 Candida krusei Candida krusei Buena ID SI NO SI NO 
ATCC700324025-1 Klebsiella oxytoca Klebsiella oxytoca Buena ID SI NO SI NO 
ATCC700327022-1 Enterococcus casseliflavus Enterococcus casseliflavus Buena ID SI NO SI NO 
ATCC700603 Klebsiella pneumoniae Klebsiella pneumoniae Buena ID SI NO SI NO 
ATCC9950 Candida utilitis Candida utilitis Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA1026-1 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA1744087-1 Pseudomonas aeruginosa Pseudomonas aeruginosa Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA747037 Acinetobacter baumannii Acinetobacter baumannii Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA749042 Ochrobactrum anthropi Ochrobactrum anthropi Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA750044-1 Staphylococcus saprophyticus Staphylococcus saprophyticus Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA751041 Listeria monocytogenes Listeria monocytogenes Buena ID SI NO SI NO 
ATCCBAA976-1 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Buena ID SI NO SI NO 
ATCCMYA2950 Candida glabrata Candida glabrata Buena ID SI NO SI NO 
ATCC43076082 Enterococcus saccharolyticus - No ID NO NO NO NO 
ATCC700324025 Klebsiella oxytoca - No ID NO NO NO NO 
ATCCBAA1744087 Pseudomona aeruginosa - No ID NO NO NO NO 
 
32 
 
Tabla 9 Resultados de las muestras de cepas ATCC identificadas en VITEK 2XL de bioMérieux 
NO. CEPA ORGANISMO HALLADO INDICADOR 
¿C
O
IN
C
ID
E 
G
ÉN
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E 
ES
PE
C
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¿C
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N
FI
R
M
A
R
 E
SP
EC
IE
? 
OBSERVACIONES 
ATCC700323021 Enterobacter hormaechei Slashline Baja discriminación SI NO NO SI Enterobacter clocae complex 
ATCCBAA751041 Listeria monocytogenes Sphingomonas paucimobilis Buena NO SI NO SI Fenotipo incoherente 
ATCC12228 Staphylococcus epidermidis Staphylococcus epidermidis Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC13253021 Elizabethkingia meningoseptica Elizabethkingia meningoseptica Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC14053 Candida albicans Candida albicans Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC17666032 Stenotrophonomas maltophila Stenotrophonomas maltophila Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC204094 Trichosporon mucoides Trichosporon mucoides Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC29061031 Staphylococcus sciuri Staphylococcus sciuri Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC34419 Candida lusitaniae Candida lusitaniae Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC43076082 Enterococcus saccharolyticus Enterococcus saccharolyticus Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC700324025 Klebsiella oxytoca Klebsiella oxytoca Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC700327022 Enterococcus casseliflavus Enterococcus casseliflavus Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC9721086 Pseudomona aeruginosa Pseudomonas aeruginosa Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC9950 Candida utilis Candida utilis Excelente SI NO SI NO 
 
ATCCBAA1744087 Pseudomonas aeruginosa Pseudomonas aeruginosa Excelente SI NO SI NO 
 
ATCCBAA747037 Acinetobacter baumannii Acinetobacter baumannii Excelente SI NO SI NO 
 
ATCCBAA749042 Ochrobactrum anthropi Ochrobactrum anthropi Excelente SI NO SI NO 
 
ATCCBAA750044 Staphylococcus saprophyticus Staphylococcus saprophyticus Excelente SI NO SI NO 
 
ATCCMYA2950 Candida glabrata Candida glabrata Excelente SI NO SI NO 
 
ATCC25922 Escherichia coli Escherichia coli Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC25931030 Shigella sonnei Shigella sonnei Muy buena SI SI SI SI Confirmar con pruebas serológicas 
33 
 
ATCC27853 Pseudomonas aeruginosa Pseudomonas aeruginosa Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC29212 Enterococcus faecalis Enterococcus faecalis Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC29213 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC35218 Escherichia coli Escherichia coli Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC43079033 Streptococcus equi spp. zooepidermicus Streptococcus uberis Muy buena SI NO NO SI 
 
ATCC43534 Oligella ureolytica Cryptococcus albidus Muy buena NO SI NO SI Fenotipo incoherente 
ATCC49619009 Streptococcus pneumoniae Kocuria rosea Muy buena NO SI NO SI 
 
ATCC51299 Enterococcus faecalis Enterococcus faecalis Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC6258 Candida krusei Candida krusei Muy buena SI NO SI NO 
 
ATCC6380029 Proteus vulgaris Proteus vulgaris Muy buena SI NO SI NO 
 
ATCC700603 Klebsiella pneumoniae Klebsiella pneumoniae Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCCBAA1026 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCCBAA976 Staphylococcus aureus Staphylococcus aureus Muy buena SI SI SI SI Fenotipo incoherente 
ATCC19258 Streptococcus thermophilus - Organismo no identificado NO NO NO NO 
 
 
34 
 
Conforme a los lineamientos de “Statistical Guidance on Reporting Results from Studies 
Evaluating Diagnostic Tests; Draft Guidance for Industry and FDA Reviewers Draft 
Guidance”, se utilizaron las siguientes fórmulas para calcular la sensibilidad y especificidad 
(Ecuaciones 1 y 2) de la identificación de microorganismo en muestrasde cepas ATCC. 
Ecuación 1 
 Ecuación 2 
 VP: verdadero positivo (el resultado de identificación de genero/especie coincide con 
alguna cepa ATCC, no es necesario confirmar) 
 VN: verdadero negativo (no se identificó organismo alguno) 
 FP: falso positivo (el resultado de identificación de genero/especie coincide con alguna 
cepa ATCC, pero es necesario confirmar porque presenta fenotipo incoherente o 
requiere pruebas adicionales) 
 FN: falso negativo (el resultado de identificación de genero/especie no coincide con 
alguna cepa ATCC, es necesario confirmar resultado) 
Conforme a las definiciones anteriores, agrupamos los resultados obtenidos de la 
identificación de género y especie de las muestras de cepas ATCC obtenidos en las 
plataformas VITEK MS (Tabla 10) y VITEK 2 XL (Tabla 11), ambas de bioMérieux. 
Tabla 10 Resultados de la identificación de género y especie de microorganismo en 
muestras de cepas ATCC en VITEK MS de bioMérieux 
Género Especie 
VP 32 VN 3 VP 32 VN 3 
FP 2 FN 1 FP 1 FN 2 
Tabla 11 Resultados de la identificación de género y especie de microorganismo en 
muestras de cepas ATCC en VITEK 2XL de bioMérieux 
Género Especie 
VP 21 VN 10 VP 19 VN 10 
FP 3 FN 1 FP 5 FN 1 
35 
 
Al sustituir los valores en las fórmulas de sensibilidad (¡Error! No se encuentra el origen 
de la referencia.) y especificidad (¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.) para 
la identificación de género y especie, según corresponda, obtenemos: 
VITEK MS 
Género Especie 
Sensibilidad =
32
32 + 1
 Sensibilidad =
32
32 + 3
 
Sensibilidad = 0.9697 Sensibilidad = 0.9412 
Sensibilidad = 96.97% Sensibilidad = 94.12% 
Especificidad =
3
3 + 2
 Especificidad =
3
3 + 1
 
Especificidad =0.6000 Especificidad =0.7500 
Especificidad =60.0% Especificidad =75.0% 
 
VITEK 2XL 
Género Especie 
Sensibilidad =
31
31 + 1
 Sensibilidad =
19
19 + 1
 
Sensibilidad = 0.9545 Sensibilidad = 0.9500 
Sensibilidad = 95.45% Sensibilidad = 95.0% 
Especificidad =
10
10 + 3
 Especificidad =
10
10 + 5
 
Especificidad = 0.7692 Especificidad = 0.6667 
Especificidad = 76.92% Especificidad = 66.67% 
Se analizaron 220 muestras clínicas de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” en VITEK MS y VITEK 
2XL, ambos de bioMérieux (¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.). Sin 
embargo, se eliminaron del muestreo 4 muestras que no presentaron desarrollo del 
cultivo en placa, 3 muestras contaminadas y 3 muestras con desarrollo de microbiota 
normal. 
36 
 
 
Ilustración 7Muestras clínicas de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del 
Centro Médico Nacional “La Raza” 
En las tablas 9 y 10 se resumen los resultados obtenidos en la identificación de muestras 
clínicas de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González Garza” del 
Centro Médico Nacional “La Raza”. 
 
aspirado bronquial, 5 
cultivo de ulcera, 2 
espermocultivo, 3 
expectoracion, 4 
exudado faringeo, 6 
exudado moco nasal, 4 
exudado vaginal, 8 
hemocultivo, 21 
líquido 
cefalorraquídeo, 3 
liquido 
peritoneal, 2 
liquido pleural, 4 
otros, 18 
punta de 
cateter, 12 
salida de cateter, 7 
secrecion 
bronquial, 13 
secrecion de herida 
quirurgica, 8 
secrecion traqueal, 2 
Urocultivo, 88 
37 
 
Tabla 12 Resultados de muestras clínicas de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. 
Gaudencio González Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” identificadas en VITEK 
MS y VITEK 2XL de bioMérieux 
Número de muestras identificadas 
VITEK MS VITEK 2XL 
38 35 
Indicadores 
Identificación de una 
especie o de un género 
Buena ID 205 
Excelente 57 
Muy buena 135 
Buena 4 
Identificación de más de 
una especie o de más 
de un género 
Baja 
discriminación 
5 
Aceptable 3 
Baja 
discriminación 
1 
No identificado No ID 0 
Organismo no 
identificado 
10 
Microorganismo 
identificado 
Bacterias Gram positivo 100 96 
Bacterias Gram 
negativo 100 
94 
Hongos 10 10 
No identificado 0 10 
 
38 
 
Tabla 13 Comparación de resultados de las muestras clínicas de pacientes de la UMAE Hospital General “Dr. Gaudencio González 
Garza” del Centro Médico Nacional “La Raza” obtenidos en VITEK MS y VITEK 2XL, ambos de bioMérieux 
No. 
VITEK MS VITEK 2XL Género Especie 
INDICE DE 
COINCIDENCIA 
No. 
muestra 
Microorganismo 
identificado 
Indicador 
No. 
muestra 
Microorganismo 
identificado 
Indicador 
Observaciones 
V2XL 
V
IT
EK
 M
S 
V
IT
EK
 2
XL
 
C
O
EF
IC
IE
N
TE
 K
A
PP
A
 
V
IT
EK
 M
S 
V
IT
EK
 2
XL
 
C
O
EF
IC
IE
N
TE
 K
A
PP
A
 
¿C
o
in
ci
d
e 
gé
n
er
o
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¿C
o
n
fi
rm
ar
? 
¿C
o
in
ci
d
e 
es
p
ec
ie
? 
¿C
o
n
fi
rm
ar
? 
1 123383-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 123383-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
2 123473-1 Enterococcus faecalis Buena ID 123473-1 Enterococcus faecalis Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
3 123513-1 Salmonella group Buena ID 123513-1 Salmonella spp. Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI NO SI 
4 123559-1 Klebsiella oxytoca Buena ID 123559-1 Klebsiella oxytoca Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
5 123527-1 Streptococcus sanguinis Buena ID 123527-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
6 123552-1 
Corynebacterium 
tuberculostearicum 
Buena ID 123552-1 - 
Organismo no 
identificado 
 NO NO D NO NO D NO SI NO SI 
7 123585-1 Escherichia coli Buena ID 123585-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
8 123608-1 Enterococcus faecalis Buena ID 123608-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
9 123690-1 Escherichia coli Buena ID 123690-1 Escherichia coli Muy buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI SI A SI SI A SI SI SI SI 
10 123701-1 Enterococcus faecalis Buena ID 123701-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
11 123704-1 Escherichia coli Buena ID 123704-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
12 123706-1 Escherichia coli Buena ID 123706-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
13 123708-1 Escherichia coli Buena ID 123708-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
14 123675-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 123675-1 Serratia macerens Buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI NO B SI NO B NO SI NO SI 
15 123714-1 Escherichia coli Buena ID 123714-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
16 123716-1 Enterococcus faecalis Buena ID 123716-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
17 123768-1 Enterococcus faecalis Buena ID 123768-1 Enterococcus faecalis Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
18 124109-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 124109-1 Klebsiella pneumoniae Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
39 
 
19 124116-1 Candida albicans Buena ID 124116-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
20 124117-1 Candida albicans Buena ID 124117-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
21 124121-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124121-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
22 124139-1 Klebsiella oxytoca Buena ID 124139-1 Klebsiella oxytoca Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
23 124157-1 Escherichia coli Buena ID 124157-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
24 124159-1 Escherichia coli Buena ID 124159-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
25 123766-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Buena ID 123766-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
26 124161-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124161-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
27 124012-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 124012-1 
 Leuconostoc 
rnesenteroides spp. 
cremoris 
Buena 
 
SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
28 124166-1 Escherichiacoli Buena ID 124166-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
29 124181-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 124181-1 Klebsiella pneumoniae Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
30 124187-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124187-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
31 124189-1 Escherichia coli Buena ID 124189-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
32 124191-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124191-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
33 124195-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124195-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
34 124197-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124197-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
35 124197-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124197-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B SI NO B NO SI NO NO 
36 124203-1 Escherichia coli Buena ID 124203-1 Escherichia coli Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
37 124205-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124205-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B SI NO B NO SI NO NO 
38 124135-1 Paenibacillus spp. Buena ID 124135-1 - 
Organismo no 
identificado 
 NO NO D NO NO D NO SI NO SI 
39 124212-1 Escherichia coli Buena ID 124212-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
40 124213-1 Staphylococcus aureus Buena ID 124213-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
41 124226-2 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124226-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
42 124226-2 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124226-1 - 
Organismo no 
identificado 
SI SI A SI NO B NO SI NO NO 
43 124253-1 Staphylococcus aureus Buena ID 124253-1 Staphylococcus aureus Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
40 
 
44 124257-1 Escherichia coli Buena ID 124257-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
45 124265-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124265-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
46 124273-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124273-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
47 124279-1 Klebsiella oxytoca Buena ID 124279-1 Klebsiella oxytoca Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
48 124280-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124280-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
49 124286-1 Escherichia coli Buena ID 124286-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
50 124287-1 Escherichia coli Buena ID 124287-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
51 124292-1 Escherichia coli Buena ID 124292-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
52 124296-1 Streptococcus agalactiae Buena ID 124296-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI SI A NO SI C NO SI NO SI 
53 124297-1 Escherichia coli Buena ID 124297-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
54 124303-1 Escherichia coli Buena ID 124303-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
55 124305-1 Escherichia coli Buena ID 124305-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
56 124308-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124308-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
57 124308-2 
Staphylococcus 
haemolyticus 
Buena ID 124308-2 Staphylococcus sciuri Muy buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI SI A NO SI C SI NO NO SI 
58 124312-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124312-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
59 124318-1 Staphylococcus aureus Buena ID 124318-1 Staphylococcus aureus Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
60 124321-1 Staphylococcus aureus Buena ID 124321-1 Staphylococcus aureus Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
61 124327-1 Escherichia coli Buena ID 124327-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
62 124225-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 124225-1 Enterobacter gergoviae Excelente 
Fenotipo 
incoherente 
SI NO B SI NO B NO SI NO NO 
63 124332-1 Escherichia coli Buena ID 124332-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
64 124341-1 Escherichia coli Buena ID 124341-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
65 124373-1 Citrobacter koseri Buena ID 124373-1 Escherichia coli Muy buena 
Fenotipo 
incoherente 
NO SI C NO SI C NO SI NO SI 
66 124377-1 Escherichia coli Buena ID 124377-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
67 124254-1 Haemophilus influenzae Buena ID 124254-1 Kocuria varians Muy buena 
 
NO NO D NO NO D NO SI NO SI 
68 124380-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124380-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
69 124383-1 Escherichia coli Buena ID 124383-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
70 124386-1 Escherichia coli Buena ID 124386-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
41 
 
71 124269-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Buena ID 124269-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
72 124388-1 Escherichia coli Buena ID 124388-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
73 124392-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124392-1 Enterococcus faecalis Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
74 124394-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Buena ID 124394-1 Escherichia coli Aceptable 
 
NO SI C NO SI C NO SI NO SI 
75 124410-1 Escherichia coli Buena ID 124410-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
76 124437-1 Escherichia coli Buena ID 124437-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
77 124470-1 Enterococcus faecalis Buena ID 124470-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
78 124476-1 Staphylococcus aureus Buena ID 124476-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
79 124506-1 Escherichia coli Buena ID 124506-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
80 124543-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 124543-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
81 124558-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 124558-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
82 124579-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 124579-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
83 124601-1 Escherichia coli Buena ID 124601-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
84 125238-1 Candida albicans Buena ID 125238-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
85 124315-1 Enterobacter asburiae 
Baja 
discriminación 
124315-1 Enterobacter asburiae Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
86 124316-1 Enterobacter asburiae 
Baja 
discriminación 
124316-1 Enterobacter asburiae Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
87 125294-1 Escherichia coli Buena ID 125294-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
88 125323-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 125323-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
89 125386-1 Candida albicans Buena ID 125386-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
90 125452-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125452-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
91 125462-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 125462-1 Klebsiella pneumoniae Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
92 125464-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125464-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
93 125468-1 Escherichia coli Buena ID 125468-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
94 125475-1 Escherichia coli Buena ID 125475-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
95 125494-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125494-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NOSI NO 
96 125499-1 Citrobacter werkmanii Buena ID 125499-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
NO SI C NO SI C NO SI NO SI 
97 125522-1 Escherichia coli Buena ID 125522-1 Escherichia coli Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
42 
 
98 125534-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 125534-1 Klebsiella pneumoniae Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
99 125538-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125538-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
100 125543-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125543-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
101 125544-1 Candida albicans Buena ID 125544-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
102 125548-1 
Stenotrophomonas 
maltophilia 
Buena ID 125548-1 
Stenotrophomonas 
maltophilia 
Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
103 124403-1 Enterobacter clocae 
Baja 
discriminación 
124403-1 Citrobacter freundii Excelente 
 
NO NO D NO NO D NO SI NO SI 
104 125551-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125551-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
105 125552-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125552-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
106 125561-1 Candida glabrata Buena ID 125561-1 Candida glabrata Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
107 124414-1 
Morganella morganii spp. 
Morganii 
Buena ID 124414-1 
Morganella morganii spp. 
Morganii 
Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
108 125566-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125566-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
109 124429-1 Streptococcus pyogenes Buena ID 124429-1 
Sphingomonas 
paucimobilis 
Excelente 
 
SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
110 125571-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 125571-1 Klebsiella pneumoniae Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
111 125571-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 125571-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
112 125573-1 Escherichia coli Buena ID 125573-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
113 125574-1 Escherichia coli Buena ID 125574-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
114 125587-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 125587-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
115 124466-1 Enterobacter clocae 
Baja 
discriminación 
124466-1 Enterobacter cloacae Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
116 124469-1 
Morganella morganii spp. 
Morganii 
Buena ID 124469-1 
Morganella morganii spp. 
morganii 
Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
117 125590-1 Candida albicans Buena ID 125590-1 Candida albicans Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
118 125592-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 125592-1 Staphylococcus aureus Buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI SI A NO SI C SI NO NO SI 
119 125593-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 125593-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
120 125602-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125602-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
121 125603-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125603-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
122 125607-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125607-1 Staphylococcus aureus Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
123 125617-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125617-1 Enterococcus faecalis Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
43 
 
124 125621-1 Escherichia coli Buena ID 125621-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
125 124919-1 Streptococcus mitis/oralis Buena ID 124919-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
126 125623-1 Escherichia coli Buena ID 125623-1 Escherichia coli Excelente SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
127 125633-1 Escherichia coli Buena ID 125633-1 Escherichia coli Excelente SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
128 125645-1 Escherichia coli Buena ID 125645-1 Escherichia coli Excelente SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
129 125295-1 Micrococcus luteus/lylae Buena ID 125295-1 Micrococcus luteus Muy buena NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
130 125653-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 125653-1 Klebsiella pneumoniae Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
131 125657-1 Escherichia coli Buena ID 125657-1 Escherichia coli Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
132 125666-1 Escherichia coli Buena ID 125666-1 Escherichia coli Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
133 125669-1 Escherichia coli Buena ID 125669-1 Escherichia coli Excelente SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
134 125455-1 Streptococcus mitis/oralis Buena ID 125455-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
135 125700-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125700-1 Staphylococcus aureus Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
136 125702-1 Staphylococcus aureus Buena ID 125702-1 Staphylococcus aureus Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
137 125704-1 Candida albicans Buena ID 125704-1 Candida albicans Muy buena SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
138 125466-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 125466-1 - 
Organismo no 
identificado 
 SI NO B NO NO D NO SI NO SI 
139 125732-1 Pseudomonas aeruginosa Buena ID 125732-1 Pseudomonas aeruginosa Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
140 125739-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Buena ID 125739-1 
Acinetobacter baumanii 
complex 
Muy buena 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
141 125752-1 Klebsiella pneumoniae Buena ID 125752-1 Klebsiella pneumoniae Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
142 125755-1 Candida lusitaniae Buena ID 125755-1 Candida lusitaniae Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
143 125797-1 Escherichia coli Buena ID 125797-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
144 125800-1 Escherichia coli Buena ID 125800-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
145 125499-1 Citrobacter freundii Buena ID 125499-1 Citrobacter freundii Muy buena 
 
NO NO D NO NO D SI SI SI SI 
146 125806-1 Escherichia coli Buena ID 125806-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
147 125893-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125893-1 Enterococcus faecalis Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
148 125894-1 Escherichia coli Buena ID 125894-1 Escherichia coli Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
149 125896-1 Enterococcus faecalis Buena ID 125896-1 Enterococcus faecalis Excelente 
 
SI SI A SI SI A SI NO SI NO 
150 123524-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123524-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
44 
 
151 123609-1 Proteus mirabilis Buena ID 123609-1 Proteus mirabilis Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
152 123635-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123635-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
153 123659-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123659-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
154 123660-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123660-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
155 123732-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123732-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
156 123737-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 123737-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
157 123754-1 
Staphylococcus hominis 
spp. hominis 
Buena ID 123754-1 
Staphylococcus hominis 
spp. hominis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
158 124029-1 Staphylococcus arlettae Buena ID 124029-1 Staphylococcus warneri Buena 
Fenotipo 
incoherente 
SI NO B NO NO D SI NO NO SI 
159 124104-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Buena ID 124104-1 
Staphylococcus 
epidermidis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
160 124110-1 
Staphylococcus hominis 
spp. hominis 
Buena ID 124110-1 
Staphylococcus hominis 
spp. hominis 
Muy buena 
 
SI SI A NO NO D SI NO SI SI 
161 124131-1 Enterococcus faecium Buena ID 124131-1 
Enterococcus 
faecium/gallinarum