Abstracto

Detección de los principales patógenos periodontales putativos en pacientes adultos iraníes mediante PCR multiplex y cultivo

Eshraghi *, Aliramezani A, Douraghi M, Kadkhoda Z, Amin M, Heidarzadeh S, Pakbaz Z

Un enfoque terapéutico de las enfermedades periodontales se basa en el diagnóstico adecuado de la causa raíz de la enfermedad. El presente estudio se realizó para detectar y caracterizar los patógenos periodontales asociados con pacientes iraníes utilizando técnicas de cultivo y PCR multiplex. Se tomaron 100 muestras de placa subgingival de 100 sujetos adultos con periodontitis (PA) avanzada. Las muestras de PA se obtuvieron de las bolsas periodontales más profundas en cada paciente. Las muestras se cultivaron inmediatamente y se analizaron mediante PCR multiplex utilizando cebadores específicos de genes. La tasa de detección total de patógenos periodontales fue del 64% por cultivo y del 65% por el método de PCR multiplex. Aggrigatibacter actinomycetemcomitans (Aa), Porphyromonas gingivalis (Pg) y Prevotella intermedia (Pi) estaban presentes en el 28%, 6% y 3% de los sitios enfermos, respectivamente. La presencia combinada de Aa, Pg y Pi fue del 27%. Las tasas de aislamiento bacteriano de Aa, Pg y Pi en cultivo fueron del 30%, 7% y 5% de los sitios enfermos, respectivamente. La presencia combinada de Aa, Pg y Pi con el método de PCR multiplex fue del 23%. Este estudio encontró que Aa es la bacteria más predominante detectada tanto por cultivo como por PCR multiplex. Aunque las tasas de detección fueron marginalmente similares en los dos métodos, la técnica de PCR es más preferencial en comparación con el cultivo, y los datos del estudio actual recomiendan el uso de las técnicas moleculares para la detección de patógenos periodontales debido a la naturaleza intensiva en mano de obra y que consume mucho tiempo de la técnica de cultivo. Además, las técnicas moleculares pueden ser más confiables que el cultivo debido a la detección de genes objetivo específicos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.

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