Biomarcadores para diagnóstico y pronóstico de sepsis según su foco infeccioso: una revisión de alcance
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Introducir: La sepsis se define como una disfunción orgánica potencialmente mortal causada por una respuesta desregulada del huésped a la infección. Este estudio tuvo como objetivo mapear y clasificar los biomarcadores reportados en la literatura para diagnóstico y pronóstico de la sepsis, organizándolos según su frecuencia de aparición en infecciones de origen pulmonar, urinario, intraabdominal y de piel y tejidos blandos. Materiales y métodos: Se realizó una revisión de alcance siguiendo la guía PRISMA-ScR, utilizando el marco PCC (Population–Concept–Context). Se incluyeron estudios con diseño de revisión sistemática, metaanálisis y estudios de cohorte publicados entre enero de 2019 y junio de 2025, en inglés o español. La estrategia de búsqueda se aplicó en PubMed, ScienceDirect, SciELO y Google Scholar, empleando términos MeSH y palabras clave combinadas con operadores booleanos (AND, OR). Resultados: Los biomarcadores más consistentes para sepsis pulmonar incluyen presepsina y sFLT-1 para diagnóstico y disfunción endotelial, mientras que la gelsolina plasmática y perfiles transcriptómicos (OTOF, SIGLEC1, MS4A4A) aportan valor pronóstico. Para sepsis urinaria, NLR, PLR, NGAL y KIM-1 se destacan para detección de complicaciones como AKI; presepsina y lactato se confirman como marcadores pronósticos sólidos. En sepsis abdominal, IL-18 y PSP surgen como complementos para diferenciar focos y predecir complicaciones; PCR y PCT son útiles combinados. Para infecciones de piel y tejidos blandos, YKL-40 y la relación lactato/albúmina muestran potencial, aunque falta validación. Discusión: Se confirma la transición desde biomarcadores clásicos hacia herramientas emergentes con potencial en medicina de precisión, como perfiles transcriptómicos y tecnologías moleculares, especialmente útiles en contextos pulmonares y abdominales. Conclusión: Ningún biomarcador debe interpretarse de forma aislada; se requiere más investigación multicéntrica para validar paneles combinados y enfoques ómicos, fortaleciendo la precisión diagnóstica y pronóstica en la atención integral de la sepsis.
Detalles del artículo
Citas
Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, Shankar-Hari M, Annane D, Bauer M, et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):801-10. https://doi.org/10.1001/jama.2016.0287
Lewis DH, Chan DL, Pinheiro D, Armitage-Chan E, Garden OA. The immunopathology of sepsis: pathogen recognition, systemic inflammation, the compensatory anti-inflammatory response, and regulatory T cells. J Vet Intern Med. 2012;26(3):457-82. https://doi.org/10.1111/j.1939-1676.2012.00905.x
Rudd KE, Johnson SC, Agesa KM, Shackelford KA, Tsoi D, Kievlan DR, et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet. 2020;395(10219):200-11. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)32989-7
Faix JD. Biomarkers of sepsis. Crit Rev Clin Lab Sci. 2013;50(1):23-36. https://doi.org/10.3109/10408363.2013.764490
Jacobs L, Wong HR. Emerging infection and sepsis biomarkers: will they change current therapies? Expert Rev Anti Infect Ther. 2016;14(10):929-41. https://doi.org/10.1080/14787210.2016.1222272
Viasus D, Nonell L, Restrepo C, Figueroa F, Donado-Mazarron C, Carratala J. A systematic review of gene expression studies in critically ill patients with sepsis and community-acquired pneumonia. Biomedicines. 2023;11(10):2755. https://doi.org/10.3390/biomedicines11102755
Holub M, Dzupova O, Ruzkova M, Stranikova A, Bartakova E, Maca J, et al. Selected biomarkers correlate with the origin and severity of sepsis. Mediators Inflamm. 2018;2018:7028267. https://doi.org/10.1155/2018/7028267
Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O'Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): checklist and explanation. Ann Intern Med. 2018;169(7):467-73. https://doi.org/10.7326/M18-0850
Bourika V, Rekoumi E-A, Giamarellos-Bourboulis EJ. Biomarkers to guide sepsis management. Ann Intensive Care [Internet]. 2025;15(1):103. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13613-025-01524-1
Azim A. Presepsin: A Promising Biomarker for sepsis. Indian J Crit Care Med [Internet]. 2021;25(2):117-8. Disponible en: https://doi.org/10.5005/jp-journals-10071-23741
Assal HH, Abdelrahman SM, Abdelbasset MA, Abdelaziz M, Sabry IM, Shaban MM. Presepsin as a novel biomarker in predicting in-hospital mortality in patients with COVID-19 pneumonia. Int J Infect Dis. 2022;118:155-63. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.02.054
Stepan H, Geide A, Faber R. Soluble fms-like tyrosine kinase 1. N Engl J Med [Internet]. 2004;351(21):2241-2. Disponible en: https://doi.org/10.1056/NEJM200411183512123
Ugalde MJ, Caballero A, Martín Fernández M, Tamayo E, de la Varga Martínez O. Valor del biomarcador tirosina quinasa 1 soluble tipo fms (sFLT-1) en el diagnóstico y pronóstico de la sepsis: una revisión sistemática. Med Clin (Barc). 2024;163(5):224-231. https://doi.org/10.1016/j.medcli.2024.03.027
Piktel E, Levental I, Durnas B, Janmey PA, Bucki R. Plasma gelsolin: Indicator of inflammation and its potential as a diagnostic tool and therapeutic target. Int J Mol Sci [Internet]. 2018;19(9):2516. Disponible en: https://doi.org/10.3390/ijms19092516
Self WH, Wunderink RG, DiNubile MJ, et al. Low Admission Plasma Gelsolin Concentrations Identify Community-acquired Pneumonia Patients at High Risk for Severe Outcomes. Clin Infect Dis. 2019;69(7):1218-1225. https://doi.org/10.1093/cid/ciy1049
Xiao K, Cao Y, Han Z, Zhang Y, Luu LDW, Chen L, et al. A pan-immune panorama of bacterial pneumonia revealed by a large-scale single-cell transcriptome atlas. Signal Transduct Target Ther [Internet]. 2025 [citado el 25 de octubre de 2025];10(1):5. Disponible en: https://doi.org/10.1038/s41392-024-02093-8
Song W, Yang Q, Lv H, Lv Y, Jiang Y, Qu J, Li Y. Prospective multicenter study identifying prognostic biomarkers and microbial profiles in severe community- acquired pneumonia using BALF, blood mNGS, and PBMC transcriptomics. Sci Rep. 2025;15:16252. https://doi.org/10.1038/s41598-025-00812-x
Xu Y, Jiang Y, Wang Y, Meng F, Qin W, Lin Y. Metagenomic next-generation sequencing of bronchoalveolar lavage fluid assists in the diagnosis of pathogens associated with lower respiratory tract infections in children. Front Cell Infect Microbiol [Internet]. 2023;13:1220943. Disponible en: https://doi.org/10.3389/fcimb.2023.1220943
Zahorec R. Neutrophil-to-lymphocyte ratio, past, present and future perspectives. Bratisl Lek Listy [Internet]. 2021;122(7):474-88. Disponible en: https://doi.org/10.4149/BLL_2021_078
Lu X, Chen Q, Wang L, Zhu H, Huang L, Zhou J, et al. Association between platelet to lymphocyte ratio and febrile urinary tract infection after double-J stent removal in children underwent laparoscopic pyeloplasty. BMC Urol [Internet]. 2025;25(1):122. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s12894-025-01808-5
Noviardi DEPP, Zuhirman, Jaya I, Afdal, Pitoyo J, Yashar MA, et al. Preoperative inflammatory biomarkers analysis in prognosis of systemic inflammatory response syndrome following percutaneous nephrolithotomy: A systematic review and meta- analysis. Arab J Urol [Internet]. 2023;21(2):108-17. Disponible en: https://doi.org/10.1080/2090598X.2022.2138891
Shao Y, Jia W, Li G. Related factors of bloodstream infections associated with urinary tract infections and pathogenetic characteristics analysis. Eur J Med Res. 2024;29:566. https://doi.org/10.1186/s40001-024-02152-4
Porat A, Bhutta BS, Kesler S. Urosepsis. En: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025.
Han WK, Bailly V, Abichandani R, Thadhani R, Bonventre JV. Kidney Injury Molecule-1 (KIM-1): a novel biomarker for human renal proximal tubule injury. Kidney Int [Internet]. 2002;62(1):237-44. Disponible en: https://doi.org/10.1046/j.1523-1755.2002.00433.x
Patel A, Cooper N, Freeman S, Sutton A. Graphical enhancements to summary receiver operating characteristic plots to facilitate the análisis and reporting of meta-analysis of diagnostic test accuracy data. Res Synth Methods [Internet]. 2021;12(1):34-44. Disponible en: https://doi.org/10.1002/jrsm.1439
Xie Y, Huang P, Zhang J, et al. Biomarkers for the diagnosis of sepsisassociated acute kidney injury: systematic review and meta-analysis. Ann Palliat Med. 2021;10(4):4159-4173. https://doi.org/10.21037/apm-20-1855
Yang GB, Lee KR, Hong DY, et al. Presepsin as a predictor of septic shock and mortality in patients with urinary tract infection according to the Sepsis-3 definitions. Signa Vitae. 2024;20(2):70-77. https://doi.org/10.22514/sv.2024.018
Dartiguelongue JB. Biological significance and clinical utility of lactate in sepsis.
Bou Chebl R, Haidar S, Kattouf N, Dib JE, Sadaka F, Raad M, et al. Comparing the prognostic value of lactate to the neutrophil to lymphocyte ratio among sepsis patients: a prospective cohort study. Open Access Emerg Med. 2025;17:3-13. https://doi.org/10.2147/OAEM.S486966
IDSA 2024 guideline update on the risk assessment, diagnostic imaging, and microbiological evaluation of complicated intra- Disponible en: https://www.idsociety.org/practice-guideline/intra-abdominal-infections/
Mdpi.com. [citado el 25 de octubre de 2025]. Disponible en: https://www.mdpi.com/1422-0067/20/3/649
Herminghaus A, Totskyi M, Vollmer C, Dimski T, Brandenburger T, Kuebart A, et al. Diagnostic Utility of IL-18 Plasma Levels in Distinguishing Abdominal from Non-Abdominal Sepsis. Crit Care Med. 2025;53(4):e356-e365. https://doi.org/10.3389/fimmu.2025.1591262
Michailides C, Lagadinou M, Paraskevas T, Papantoniou K, Kavvousanos M, Vasileiou A, et al. The role of the Pancreatic Stone Protein in predicting intra- abdominal infection-related complications: a prospective observational single- center cohort study. Clin Microbiol Infect. 2023;29(8):1105-1112. https://doi.org/10.3390/microorganisms11102579
Bahnasawy SM, Skorup P, Hanslin K, Lipcsey M, Friberg LE, Nielsen EI. Predicting cytokine kinetics during sepsis; a modelling framework from a porcine sepsis model with live Escherichia coli. Cytokine [Internet]. 2023;169(156296):156296. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.cyto.2023.156296
Gregoriano C, Heilmann E, Molitor A, Schuetz P. Role of procalcitonin use in the management of sepsis. J Thorac Dis [Internet]. 2020;12(Suppl 1):S5-15. Disponible en: https://doi.org/10.21037/jtd.2019.11.63
Godinez-Vidal A, Alcantara-Gordillo R, et al. Evaluación de la proteína C reactiva, la procalcitonina y el índice PCR/PCT como indicadores de mortalidad en sepsis abdominal. Cir Esp. 2020;98(2):93-100. 2022;74(101675):101675. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.trim.2022.101675
Jerome E, Cavazza A, Menon K, McPhail MJ. Systematic review and meta- analysis of the diagnostic accuracy of procalcitonin for post-operative sepsis/infection in liver transplantation. Transpl Immunol [Internet].
Arch Argent Pediatr [Internet]. 2024;122(2):e202310149. Disponible en: https://doi.org/10.5546/aap.2023-10149.eng
Blazevic N, Rogic D, Pelajic S, Miler M, Glavcic G, Ratkajec V, et al. YKL40 as a biomarker in various inflammatory diseases: A review. Biochem Med (Zagreb) [Internet]. 2024;34(1):010502. Disponible en: https://doi.org/10.11613/BM.2024.010502
Hedetoft M, Hansen MB, Madsen MB, Johansen JS, Hyldegaard O. Associations between YKL-40 and markers of disease severity and death in patients with necrotizing soft-tissue infection. BMC Infect Dis. 2021;21:1046. https://doi.org/10.1186/s12879-021-06760-x
Lau KK, Hsiao CT, Fann WC, Chang CP. Utility of the lactate/albumin ratio as a predictor for mortality in necrotizing fasciitis patients. Emerg Med Int. 2021;2021:3530298. https://doi.org/10.1155/2021/3530298