Predicción de resistencia a ceftazidima-avibactam y susceptibilidad a carbapenémicos en variantes KPC

doi:10.22167/2675-6528-202603032

Artículo

07 de octubre de 2026

Predicción de resistencia a ceftazidima-avibactam y susceptibilidad a carbapenémicos en variantes KPC

Predicción de Resistencia a Ceftazidima-avibactam y Susceptibilidad a Carbapenémicos en Variantes Kpc

Jesus Giovani Mamani Pariona; Henrique Raymundo Gioia

DOI: 10.22167/2675-6528-202603032

Artículo derivado de Trabajo de Fin de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del estudiante y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para la síntesis y organización textual.

Resumen

La creciente diseminación global de variantes de la enzima KPC asociadas a la resistencia a ceftazidima-avibactam (CZA) representó una amenaza crítica para la terapéutica antimicrobiana, especialmente ante la posible restauración de la susceptibilidad a los carbapenémicos. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y validar modelos predictivos basados en aprendizaje automático capaces de inferir, a partir de mutaciones en el gen blaKPC, los fenotipos de resistencia a CZA y susceptibilidad a carbapenémicos. Para ello, se construyó una base de datos con 281 variantes, de las cuales 162 poseían validación fenotípica y se utilizaron como conjunto de entrenamiento. Se empleó un enfoque genómico completo, incluyendo sustituciones, inserciones y deleciones, con codificación One-Hot y modelado supervisado utilizando algoritmos como Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Regresión Logística y k-Nearest Neighbors (KNN), validados por cross-validation y balanceo con SMOTE. Los resultados demostraron alto rendimiento predictivo para el modelo SVM, con F1-score superior al 96% para resistencia a CZA y aproximadamente 82% para carbapenémicos, evidenciando la relevancia de eventos estructurales (indels) en la función enzimática. Se observó un patrón consistente de trade-off evolutivo, en el cual la resistencia a CZA estuvo frecuentemente asociada a la pérdida de actividad contra carbapenémicos. Marcadores moleculares como D179Y e inserciones en el loop Omega no fueron identificados como determinantes críticos, siendo estadísticamente validados por prueba de Fisher con corrección de Bonferroni. Se concluyó que el aprendizaje automático permitió predecir fenotipos complejos con alta precisión, ofreciendo una herramienta prometedora para la vigilancia genómica y el apoyo a la decisión clínica en microbiología.

Palabras clave: aprendizaje automático; blaKPC; mutaciones estructurales; resistencia antimicrobiana; vigilancia genómica.

1. Introducción

La diseminación global de aislados de Klebsiella pneumoniae portadores de nuevas variantes del gen blaKPC, que confieren resistencia a la ceftazidima-avibactam (CZA), representa una amenaza creciente para la terapia antimicrobiana y la salud pública global (Ding et al., 2023).

Desde su introducción, la CZA ha sido una de las pocas combinaciones de beta-lactámico/inhibidor de beta-lactamasa capaces de tratar eficazmente infecciones causadas por productores de carbapenemasa del tipo K. pneumoniae (KPC). Sin embargo, el número creciente de informes de variantes KPC resistentes a la CZA evidencia el rápido potencial adaptativo de este patógeno bajo presión antibiótica (Niu et al., 2020).

Hasta la fecha, se han documentado más de 250 variantes clínicas de KPC, de las cuales 161 han sido fenotípicamente caracterizadas como resistentes a CZA (Ding et al., 2023; Niu et al., 2020). Notablemente, aproximadamente 107 (58,5%) de estas variantes de KPC resistentes a CZA presentan actividad similar a las beta-lactamasas de espectro extendido (ESBL), restaurando la susceptibilidad a los carbapenémicos y sugiriendo la posible reintroducción de estos agentes como alternativas terapéuticas (Taracila et al., 2022).

Sin embargo, muchas variantes de KPC permanecen sin caracterizar o exhiben patrones de susceptibilidad impredecibles, lo que dificulta la toma de decisiones clínicas y los esfuerzos de vigilancia. Estudios previos han demostrado la eficacia in vitro e in vivo de los carbapenémicos contra productores de variantes de KPC que exhiben resistencia fenotípica a la CZA, pero susceptibilidad restaurada a los carbapenémicos (Pariona et al., 2025). Se han reportado resultados terapéuticos exitosos en pacientes infectados por tales variantes después del tratamiento con carbapenémicos (Giddins et al., 2018; Mueller et al., 2019; Oliva et al., 2023; Shields et al., 2017; Vásquez-Ponce et al., 2023).

En contraste, la resistencia a CZA, impulsada por mutaciones específicas en la enzima KPC, se ha asociado con falla terapéutica y aumento de las tasas de mortalidad (Ding et al., 2022; Nicola et al., 2022; Shi et al., 2022; Sun et al., 2020). Esta complejidad destaca un fenómeno de trade-off evolutivo, donde la adquisición de resistencia a nuevos inhibidores ocurre frecuentemente a expensas de la actividad carbapenemasa original, restaurando la susceptibilidad a esta clase de antibióticos (Arcari et al., 2022; Barnes et al., 2017; Ding et al., 2022; Giddins et al., 2018; Kim et al., 2022; Mueller et al., 2019; Nicola et al., 2022; Oliva et al., 2023; Pariona et al., 2025; Shi et al., 2022; Shields et al., 2017; Sun et al., 2020; Taracila et al., 2022; Vásquez-Ponce et al., 2023).

Ante esta complejidad, la predicción del fenotipo de resistencia a CZA y a los carbapenémicos, basada en mutaciones en el gen blaKPC, representa una necesidad crítica para la vigilancia de la resistencia antimicrobiana y el control de infecciones. El aprendizaje automático (ML) ofrece un enfoque potente y orientado a datos para modelar la relación entre la variación genética y los fenotipos de resistencia antimicrobiana (Kim et al., 2022).

Así, mejorar la comprensión de los mecanismos de resistencia, mejorar la detección temprana de variantes emergentes y apoyar la terapia antimicrobiana guiada por precisión en microbiología clínica son aspectos fundamentales para combatir la amenaza de las superbacterias. En este estudio, buscamos desarrollar un modelo predictivo robusto basado en aprendizaje automático, capaz de clasificar la resistencia a CZA y a los carbapenémicos en productores de variantes KPC basándonos en sus mutaciones de aminoácidos.

2. Material y Métodos

El presente estudio se caracterizó como una investigación de naturaleza computacional, con un enfoque metodológico cuantitativo y exploratorio, centrado en el desarrollo de modelos predictivos. El objetivo fue inferir los fenotipos de resistencia a ceftazidima-avibactam (CZA) y susceptibilidad a carbapenémicos en variantes de la enzima KPC, a partir de sus mutaciones en el gen blaKPC. La investigación se llevó a cabo íntegramente mediante el análisis de datos secundarios, disponibles públicamente.

La base de datos genómica se construyó a partir de la recuperación de secuencias de proteínas variantes de la Klebsiella pneumoniae carbapenemasa (KPC) de la Pathogen Detection Reference Gene Database del National Center for Biotechnology Information (NCBI), accedida el 25 de enero de 2026. Se seleccionaron exclusivamente secuencias de proteínas completas y de alta calidad, abarcando las variantes clínicas de KPC-2 a KPC-287. Se realizó curaduría manual, cruzando cada variante con datos experimentales validados de la literatura científica y del repositorio Beta-Lactamase Data Resources (BLDB), con enfoque en la predicción de resistencia a CZA y susceptibilidad a los carbapenémicos.

Para el entrenamiento supervisado de los algoritmos, se estableció un protocolo de reclasificación binaria basado en el comportamiento fenotípico reportado. Para el modelo predictivo de resistencia a la CZA, las variantes descritas como “Resistentes a Inhibidores” se clasificaron como “Resistente”, y las con perfil clásico de carbapenemasa como “Sensible”. Para el modelo de susceptibilidad a los carbapenémicos, las variantes con pérdida de actividad hidrolítica se categorizaron como “Susceptibles”, y las que conservaron la capacidad de hidrólisis como “Resistentes”. Las variantes con perfiles fenotípicos inconclusos o no documentados se segregaron para una etapa posterior de predicción ciega.

La ingeniería de atributos utilizó un enfoque genómico completo para convertir la información biológica en vectores numéricos procesables. Se realizó la alineación global par a par de las secuencias recolectadas contra la variante KPC-2, utilizada como referencia del tipo salvaje, empleando el algoritmo de Needleman-Wunsch, implementado en la biblioteca Biopython. Se utilizó la matriz de sustitución BLOSUM62 y parámetros de penalización ajustados (apertura de gap = -10; extensión = -0.5). Un algoritmo de mapeo dinámico de coordenadas extrajo sustituciones de aminoácidos en posiciones conservadas, eventos de deleción y eventos de inserción. La transformación final de los datos empleó la técnica de One-Hot Encoding, generando una matriz dispersa de alta dimensionalidad. La variante KPC-2 fue ponderada en el conjunto de entrenamiento como arquetipo de sensibilidad a CZA y resistencia a carbapenémicos, calibrando el intercepto de los modelos.

La estrategia de modelado se basó en un esquema de entrenamiento y validación supervisada, utilizando el conjunto de datos con fenotipado validado (Ground Truth). La evaluación del rendimiento de todas las arquitecturas se realizó mediante validación cruzada estratificada de 5 particiones (5-fold Stratified Cross-Validation). La selección de hiperparámetros se realizó mediante Grid Search. El tratamiento del desequilibrio de clases se ajustó a la naturaleza de cada algoritmo, con `class_weight=’balanced’` para Regresión Logística (asociado a técnicas de regularización L1 y L2) y sobremuestreo sintético (SMOTE) para Random Forest, Support Vector Machines (SVM) y k-Nearest Neighbors (KNN).

Se evaluaron comparativamente cuatro algoritmos de aprendizaje automático: Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Regresión Logística y k-Nearest Neighbors (KNN). La elección de los modelos finales para cada desenlace clínico (resistencia a CZA y susceptibilidad a carbapenémicos) se determinó por el F1-Score medio obtenido en la validación cruzada, con el objetivo de garantizar el equilibrio entre precisión y sensibilidad (recall).

Todo el procesamiento de datos, alineación de secuencias y modelado predictivo se llevaron a cabo en el lenguaje de programación Python (versión 3.10+), utilizando el entorno de desarrollo Google Colab. Los análisis se basaron en las bibliotecas Scikit-learn para algoritmos de aprendizaje automático, Biopython para la manipulación de secuencias biológicas, Pandas para la estructuración de datos e Imbalanced-learn para las técnicas de balanceo de clases. Para asegurar la reproducibilidad estricta de los experimentos y del muestreo sintético (SMOTE), se fijó una semilla aleatoria (random seed) de valor 42 en todas las etapas estocásticas.

La validación estadística de los resultados se basó en el análisis de la media y la desviación estándar de las métricas de rendimiento (Precisión, Exactitud, Exhaustividad y Puntuación F1) obtenidas a través de las 5 divisiones de la validación cruzada. Para validar estadísticamente las asociaciones entre marcadores moleculares (mutaciones puntuales e indels) y los resultados clínicos de resistencia, se realizó un estudio de enriquecimiento mutacional univariado. Se utilizó la Prueba Exacta de Fisher para calcular la razón de probabilidades (Odds Ratio – OR) y la significancia estadística (valor P), con corrección de Bonferroni para ajustar los valores de P y controlar la tasa de falsos positivos (Tasa de Error Familiar). Solo se consideraron estadísticamente significativos los marcadores que presentaron un valor P ajustado < 0.05. Los análisis se procesaron utilizando la biblioteca SciPy (v.1.10) en un entorno Python.

La investigación se llevó a cabo exclusivamente mediante análisis computacional de datos públicos (estudio *in silico*), sin involucrar directamente a seres humanos, animales o intervenciones ambientales. De esta manera, no fue necesaria la presentación a un comité de ética. El estudio no estuvo asociado a la recolección de datos en campo, caracterizándose como análisis de datos secundarios de acceso público. Las secuencias y datos fenotípicos utilizados se encuentran disponibles públicamente en la base de datos NCBI Pathogen Detection Reference Gene Database. Los scripts utilizados para preprocesamiento, entrenamiento de los modelos e interpretación de las variables se pondrán a disposición previa solicitud razonable al autor correspondiente.

3. Resultados y Discusión

El presente estudio consolidó una base de datos genómica exhaustiva, totalizando 281 variantes distintas de la familia de la carbapenemasa de Klebsiella pneumoniae (KPC), recuperadas y procesadas a partir de repositorios públicos. De este universo total, el riguroso proceso de curación manual permitió la estratificación de las muestras en dos grupos fundamentales basados en la disponibilidad de evidencias clínicas. Un conjunto consolidado de 162 variantes, representando el 57,7% del total, poseía un perfil fenotípico experimentalmente conocido y validado en la literatura, constituyendo el estándar de oro para el entrenamiento de los modelos predictivos.

Adicionalmente, un contingente significativo de 119 variantes, correspondiente a 42,3%, cuyos fenotipos permanecían desconocidos, ambiguos o no caracterizados, fue segregado para componer el conjunto de predicción de riesgo. Este escenario refleja la brecha global en la caracterización fenotípica de variantes emergentes, conforme descrito por Ding et al. (2023) y Vásquez-Ponce et al. (2023). El análisis descriptivo de la distribución de frecuencias en el conjunto validado (n=162) reveló patrones distintos de presión selectiva para cada clase de antibiótico evaluada, evidenciando la complejidad de la evolución de la resistencia.

En cuanto al desenlace clínico de resistencia a la combinación ceftazidima-avibactam (CZA), se observó una predominancia masiva de variantes resistentes en el escenario global actual. De las 162 variantes validadas, 141 muestras, o aproximadamente el 87,4% del conjunto de entrenamiento, presentaron el fenotipo de resistencia a CZA. Este hallazgo corrobora evidencias de que la presión selectiva ejercida por nuevos inhibidores favorece rápidamente variantes adaptadas, según lo señalado por Giddins et al. (2018) y Niu et al. (2020).

En contraste, el grupo de variantes que mantuvo la sensibilidad a este inhibidor representó una clase minoritaria restringida, contabilizando solo 21 variantes, o 13% del total. Este desequilibrio severo entre las clases destacó la resistencia a CZA como el fenotipo dominante en la evolución reciente de la familia KPC, exigiendo la aplicación de técnicas de balanceo de datos para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, a fin de evitar sesgos y garantizar la robustez de las predicciones.

Simultáneamente, la caracterización del perfil de susceptibilidad a los carbapenémicos reveló un escenario epidemiológico más heterogéneo y equilibrado. Para este resultado, se identificó que la mayoría de las variantes analizadas evolucionaron hacia una pérdida de función hidrolítica contra los carbapenémicos; específicamente, 109 variantes fueron clasificadas como susceptibles a esta clase de antibióticos, representando el 67,3% del conjunto de datos. Este hallazgo se alinea con el concepto de costo de aptitud asociado a la adaptación a inhibidores, un fenómeno ampliamente discutido en la literatura.

Por otro lado, la resistencia clásica a los carbapenémicos se conservó en 46 variantes, lo que corresponde al 28,4% del conjunto de datos. A diferencia del escenario observado para la CZA, la distribución más equilibrada en este resultado sugiere una dinámica evolutiva en la que la adquisición de nuevos mecanismos de resistencia a los inhibidores ocurre frecuentemente en detrimento de la actividad carbapenemasa original. Este fenómeno se describe ampliamente como un trade-off evolutivo en beta-lactamasas (Arcari et al., 2022; Barnes et al., 2017; Ding et al., 2022; Giddins et al., 2018; Kim et al., 2022; Mueller et al., 2019; Nicola et al., 2022; Oliva et al., 2023; Pariona et al., 2025; Shi et al., 2022; Shields et al., 2017; Sun et al., 2020; Taracila et al., 2022; Vásquez-Ponce et al., 2023).

Desempeño de los modelos predictivos y validación

El experimento de benchmarking computacional, realizado bajo validación cruzada estratificada (5-Fold Stratified Cross-Validation) y optimización exhaustiva de hiperparámetros (vía GridSearchCV), demostró que la transición a una representación genómica completa, incluyendo sustituciones, inserciones y deleciones (indels), fue determinante para alcanzar métricas elevadas de rendimiento en ambos desenlaces fenotípicos. La inclusión de estos eventos estructurales permitió a los modelos capturar la complejidad de las alteraciones en la enzima KPC.

Para la predicción de la resistencia a ceftazidima-avibactam (CZA), el algoritmo Support Vector Machine (SVM) con kernel RBF se ha consolidado como la arquitectura de mejor rendimiento global. Este modelo alcanzó una F1-Score media de 95,90% ± 1,75%, con un área bajo la curva ROC (ROC-AUC) de 92,04% ± 6,28%. La Regresión Logística, ajustada con regularización L1 (Lasso, C = 1) y balanceo vía class_weight=’balanced’, presentó un rendimiento altamente competitivo, alcanzando una F1-Score de 94,55% ± 1,67% y ROC-AUC de 73,83% ± 9,70%.

La superioridad del SVM y la Regresión Logística fue evidente en comparación con los modelos basados en árboles de decisión, como Random Forest, que obtuvo un F1-Score de 91,35% ± 3,08%, y el k-Nearest Neighbors (KNN), con F1-Score de 83,67% ± 6,60%. Estos hallazgos confirman que la resistencia al CZA se estructura bajo fronteras de decisión complejas, donde el kernel RBF del SVM ofreció la mejor capacidad de delimitación espacial, indicando su robustez en la identificación de patrones de resistencia.

Para el resultado de susceptibilidad a carbapenémicos, que representa un desafío biológico superior debido al trade-off funcional entre la pérdida de actividad carbapenemasa y la ganancia de resistencia a avibactam, el algoritmo SVM (RBF) emergió nuevamente como la mejor arquitectura. Alcanzó un F1-Score de 82,71% ± 4,69% y ROC-AUC de 79,56% ± 5,15%, demostrando su eficacia en la predicción de fenotipos complejos.

La Regresión Logística, optimizada con regularización L2 (C = 50), obtuvo el segundo mejor F1-Score promedio de 79,50% ± 6,15%, manteniéndose equivalente al Random Forest, que registró un F1-Score de 79,41% ± 6,65%. Ambos superaron expresivamente al KNN, que presentó un F1-Score de 68,67% ± 8,19%. Notablemente, en el desenlace de carbapenémicos, la Regresión Logística alcanzó la mayor capacidad de discriminación global entre todas las arquitecturas, registrando una ROC-AUC de 81,73% ± 5,62%, superando al SVM (79,56%), Random Forest (77,44%) y KNN (72,96%).

Predicción fenotípica, confiabilidad de la inferencia en variantes no caracterizadas y análisis de importancia de los atributos

La aplicación de los modelos optimizados a las variantes de KPC sin fenotipo reportado demostró un patrón robusto de confiabilidad en la inferencia, con la mayoría de las predicciones encuadrándose en intervalos de probabilidad de alta confianza. Para el modelo de ceftazidima-avibactam (CZA), la inferencia presentó una estabilidad excepcional, con el 77,1% (91 variantes) alcanzando el umbral de Alta Confianza (probabilidad de clase >80%).

Adicionalmente, 22,0% (26 variantes) se situaron en el rango de Confianza Media (60-80%), y la zona gris o indeterminada (80%), 36,4% (43 variantes) presentaron Confianza Media (60-80%) y 13,6% (16 variantes) permanecieron en la zona gris (1,30). Los marcadores que presentaron mayor tendencia de asociación fueron las sustituciones Pos_103_P y Pos_103_R para el desenlace de resistencia a ceftazidima-avibactam (CZA), y Pos_178_D para la susceptibilidad a los carbapenémicos.

Sin embargo, incluso estos candidatos permanecieron por encima del umbral de significancia estadística después de la corrección por comparaciones múltiples (p_adj > 0,05). Este patrón era esperado considerando la alta diversidad alélica de la base de datos analizada. La mayoría de las variantes de KPC presentaron alteraciones moleculares poco recurrentes, con baja frecuencia individual de cada sustitución o indel, reduciendo el poder estadístico para identificar asociaciones aisladas entre un único marcador y el fenotipo.

De esta forma, aunque algunas posiciones presentaran tendencias de asociación, la distribución heterogénea de los cambios impidió que un efecto individual alcanzara significancia estadística tras el ajuste múltiple. Esta limitación de las pruebas univariadas refuerza la necesidad de enfoques multivariados, como los modelos supervisados de aprendizaje automático, que consiguen integrar simultáneamente múltiples cambios en la secuencia proteica y capturar patrones combinatorios y posibles interacciones epistáticas entre diferentes residuos de la enzima KPC, proporcionando una visión más completa de los mecanismos de resistencia.

En resumen, los resultados de este estudio demuestran que el aprendizaje automático, particularmente el algoritmo Support Vector Machine, es altamente eficaz en la predicción de los fenotipos de resistencia a ceftazidima-avibactam y susceptibilidad a carbapenémicos en variantes KPC, basándose en mutaciones en el gen blaKPC. El análisis de importancia de los atributos reveló que eventos estructurales, como inserciones y deleciones en puntos críticos de la enzima, son determinantes para la función enzimática y el trade-off evolutivo observado, donde la resistencia a nuevos inhibidores frecuentemente se asocia con la restauración de la susceptibilidad a carbapenémicos. Este trabajo ofrece una herramienta prometedora para la vigilancia genómica y el apoyo a la decisión clínica, a pesar de las limitaciones de las pruebas estadísticas univariadas para identificar marcadores aislados debido a la alta diversidad alélica.

4. Conclusión

El estudio buscó desarrollar y validar modelos predictivos basados en aprendizaje automático capaces de inferir, a partir de mutaciones en el gen blaKPC, los fenotipos de resistencia a la ceftazidima-avibactam (CZA) y susceptibilidad a los carbapenémicos. Se verificó que el algoritmo Support Vector Machine (SVM) demostró alto rendimiento predictivo, con F1-score superior al 95% para resistencia a la CZA y aproximadamente 82% para susceptibilidad a los carbapenémicos. La inclusión de un enfoque genómico completo, abarcando sustituciones, inserciones y deleciones (indels), fue crucial para la capacidad de los modelos de capturar la complejidad de las alteraciones en la enzima KPC. Se observó un patrón consistente de trade-off evolutivo, en el cual la resistencia a la CZA estuvo frecuentemente asociada a la pérdida de actividad contra carbapenémicos, restaurando la susceptibilidad a esta clase de antibióticos. El análisis de importancia de los atributos destacó hotspots estructurales, como el loop Omega y la región 267–275, como determinantes para la función enzimática y para este fenómeno de trade-off.

La aplicación de los modelos optimizados permitió la predicción confiable de fenotipos en variantes KPC no caracterizadas, identificando un grupo significativo de 50 variantes con un “Doble Perfil” de alta confianza, concomitantemente resistentes al CZA y susceptibles a los carbapenémicos. Este hallazgo valida la hipótesis biológica del costo de aptitud estructural impuesto por la adaptación a nuevos inhibidores. Aunque las pruebas estadísticas univariadas no identificaron marcadores individuales significativos debido a la alta diversidad alélica, el enfoque multivariado del aprendizaje automático superó esta limitación, integrando múltiples alteraciones de la secuencia proteica. La estratificación por niveles de probabilidad de las predicciones ofrece una estrategia eficaz para la selección de datos, priorizando variantes en la zona gris para validación fenotípica in vitro. Así, el aprendizaje automático ofrece una herramienta prometedora para la vigilancia genómica y el apoyo a la decisión clínica en microbiología, mejorando la comprensión de los mecanismos de resistencia y la detección temprana de variantes emergentes.

Referencias Bibliográficas

Arcari et al., 2022 [Referência completa não encontrada no documento original]

Barnes, M.D.; Winkler, M.L.; Taracila, M.A.; Page, M.G.; Desarbre, E.; Kreiswirth, B.N.; Shields, R.K.; Nguyen, M.H.; Clancy, C.; Spellberg, B.; Papp-Wallace, K.M.; Bonomo, R.A. 2017. Klebsiella pneumoniae carbapenemase-2 (KPC-2), substitutions at Ambler position Asp179, and resistance to ceftazidime-avibactam: unique antibiotic-resistant phenotypes emerge from ẞ-lactamase protein engineering. mBio 8(5): e00528-17.

Ding, L.; Shen, S.; Chen, J.; Tian, Z.; Shi, Q.; Han, R.; Guo, Y.; Hu, F. 2023. Klebsiella pneumoniae carbapenemase variants: the new threat to global public health. Clinical Microbiology Reviews 36(4): e00008-

Ding, L.; Shen, S.; Han, R.; Yin, D.; Guo, Y.; Hu, F. 2022. Ceftazidime-avibactam in combination with imipenem as salvage therapy for ST11 KPC-33-producing Klebsiella pneumoniae. Antibiotics 11(5): 604.

Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Data Science y Analytics del MBA USP/Esalq

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07 de octubre de 2026

Modelado predictivo para la priorización de inconsistencias fiscales a partir del balance de comprobación de la ECD

La creciente complejidad de las relaciones económicas y el elevado volumen de datos disponibles para la administración tributaria demandaron el desarrollo de herramientas más eficientes para la selección de contribuyentes sometidos a auditoría fiscal. En este contexto, se aplicaron modelos supervisados de aprendizaje automático, basándose en datos extraídos de la Escrituración Contable Digital (ECD), para priorizar empresas en un escenario de restricción de recursos humanos y de etiquetado incompleto. Para ello, se construyó un conjunto de datos compuesto por variables contables derivadas de la ECD y se aplicaron los modelos de Regresión Logística y Random Forest. La Regresión Logística se utilizó como referencia lineal, mientras que el Random Forest fue elegido por su capacidad de capturar relaciones no lineales e interacciones complejas entre variables estructuradas. Modelos de mayor complejidad, como redes neuronales, no fueron priorizados, considerándose la baja disponibilidad de ejemplos de la clase positiva y el objetivo de adoptar un enfoque parsimonioso y de fácil aplicación operativa. El rendimiento de los modelos se evaluó con enfoque en la capacidad de concentrar casos positivos en las primeras posiciones del ranking. Los resultados indicaron superioridad de los modelos basados en árboles, especialmente del Random Forest, en la priorización de los contribuyentes. Se observó, además, la identificación de patrones relevantes incluso en contexto de etiquetas imperfectas. Se concluyó que el enfoque propuesto presentó potencial para apoyar la selección de contribuyentes para auditoría y contribuir a la asignación más eficiente de recursos públicos.

Palabras clave: Análisis de riesgo; Aprendizaje supervisado; Datos contables; Priorización de auditorías; Selección de contribuyentes.

07 de octubre de 2026

Desafíos culturales en la implementación del presupuesto en una empresa familiar de tecnología

Se abordó la implementación del proceso presupuestario en una empresa familiar de tamaño mediano del sector tecnológico, en transición de un modelo de gestión informal a prácticas más estructuradas de planificación y control. El objetivo fue analizar los desafíos culturales enfrentados en este proceso, con énfasis en las percepciones, adaptaciones y transformaciones organizacionales. Se realizó una investigación cualitativa y descriptiva, a través de un estudio de caso único en una empresa de Santa Catarina con aproximadamente 600 colaboradores. La recolección de datos incluyó entrevistas semiestructuradas con 12 participantes (directores, heads, gerentes y analistas) y análisis documental. Los resultados evidenciaron que el presupuesto fue reconocido como un instrumento relevante para ampliar la claridad financiera, orientar decisiones y fortalecer la planificación estratégica, promoviendo mayor previsibilidad y organización interna. Sin embargo, se identificaron desafíos culturales significativos, como la limitación de conocimiento financiero de los gerentes, la resistencia a la pérdida de autonomía y la necesidad de adaptación a nuevas rutinas. El proceso impulsó la formalización de información, la responsabilización de los líderes y la sustitución gradual de decisiones intuitivas por datos, actuando también como herramienta pedagógica para el aprendizaje organizacional y el desarrollo de competencias financieras. Se concluyó que la efectividad del proceso presupuestario está directamente relacionada con la capacidad de la organización para promover cambios culturales, el compromiso de los líderes y la evolución continua de las prácticas de gestión, contribuyendo a la profesionalización de la gestión en empresas familiares.

Palabras clave: Control; Decisión; Gobernanza; Planificación; Profesionalización.

Gestión Tributaria

07 de octubre de 2026

Reforma tributaria: impactos y desafíos para el productor rural persona física a través del sistema IVA dual

El estudio analizó los posibles impactos de la Reforma Tributaria brasileña sobre el Productor Rural Persona Física, comparando el sistema tributario vigente y el modelo del IVA Dual, compuesto por la CBS y el IBS. La investigación tuvo como objetivo examinar una operación específica de venta interestatal de 164 bovinos hembras destinados al sacrificio, realizada por un productor en Goiás a un frigorífico en São Paulo. Se utilizó un enfoque cualitativo, descriptivo, explicativo y aplicado, con investigación documental basada en documentos fiscales, contables y operativos. Se compararon el ICMS efectivamente liquidado en el escenario vigente y el escenario base proyectado del IVA Dual, adoptando la alícuota estimada del 25,45% como premisa de simulación. En la operación analizada, el valor de los tributos pasó de R$ 71.425,42 en el escenario vigente a R$ 187.014,09 en el escenario base proyectado. Se concluyó que, en las condiciones y premisas adoptadas, la Reforma Tributaria tiende a elevar la carga tributaria de la operación. El resultado puede servir como referencia para productores rurales que realicen operaciones similares y estén sometidos a condiciones tributarias y operativas equivalentes, no debiendo ser aplicado automáticamente a situaciones distintas ni considerado una previsión definitiva.

Palabras clave: Agronegocio; Actividad Rural; Carga Tributaria; Sistema Tributario.

Escolar

07 de octubre de 2026

Plan de negocio: Español Fácil

El presente estudio desarrolló un plan de negocio para un modelo innovador de enseñanza de español como lengua extranjera en Brasil. El objetivo fue crear una propuesta flexible y personalizada, que promoviera la autonomía del estudiante y el rigor académico. Para ello, se utilizó un estudio de caso múltiple con enfoque cualitativo, aplicando benchmarking unilateral de las empresas Open English, SMART Academia de Idiomas y Uber. La metodología siguió las directrices del Manual del Benchmarking. En la fase inicial, se propuso un Producto Mínimo Viable (PMV) con herramientas digitales de bajo costo para agendamiento, comunicación y gestión pedagógica. Los resultados indicaron que la viabilidad del proyecto reside en la combinación de materiales didácticos propios, estandarización metodológica, seguimiento postventa y uso estratégico de la tecnología. El modelo se configuró como un intermediario entre profesores y estudiantes, inspirado en la lógica operacional de Uber, e incorporó el rigor pedagógico de SMART Academia de Idiomas, con clases estructuradas por niveles y evaluaciones continuas. Se concluyó que la propuesta presenta viabilidad inicial y potencial de diferenciación, articulando flexibilidad operacional, diversidad de perfiles docentes y autonomía del estudiante. La implementación vía PMV se mostró adecuada para probar la aceptación y reducir riesgos, con potencial de escalabilidad internacional y futura búsqueda de inversores.

Palabras clave: Benchmarking; Enseñanza de español; Innovación educativa; Plataforma digital; Plan de negocio.

07 de octubre de 2026

Detección No Supervisada de Anomalías Comportamentales en Accesos Corporativos a Datos Sensibles

La digitalización de los procesos corporativos ha ampliado la exposición a amenazas internas, donde los colaboradores con acceso legítimo a los sistemas violan las políticas de seguridad. Partiendo de teorías conductuales del fraude, se investigó la identificación proactiva de estas amenazas. El objetivo fue proponer y evaluar un sistema de detección de anomalías estructurado en Análisis de Redes Sociales (SNA), comparando la eficacia de los algoritmos no supervisados Isolation Forest (IF) y Local Outlier Factor (LOF) en la identificación de patrones de acceso atípicos en una base de datos estocástica simulada. Para ello, se utilizó un dataset de aproximadamente 1 millón de logs, generado estocásticamente, que modeló perfiles probabilísticos con superposición de ruidos y accesos legítimos. La metodología implicó la modelización de las interacciones entre empleados y clientes como un grafo bipartito ponderado por riesgo, y se aplicaron IF y LOF sobre métricas topológicas de la red y puntuaciones de riesgo forense. Los resultados demostraron la superioridad del modelo LOF que, al enfocarse en la densidad local, rompió el camuflaje de las anomalías y alcanzó una media de Recall del 81,3% en múltiples simulaciones, superando el rendimiento de Isolation Forest (media de Recall del 56%). La solución demostró ser un enfoque viable y escalable para reforzar la ‘percepción de detección’, proporcionando a los gestores una base de accesos de alto riesgo para priorizar investigaciones precisas, en estricta conformidad con la LGPD.

Palabras clave: Análisis de Redes Sociales; Detección de anomalías; Fraude interna; LGPD; Machine Learning.

Gestión Escolar

06 de octubre de 2026

La escuela no es un casino: cuando las figuritas se convierten en moneda en el patio

¿Por qué, para determinados estudiantes, la escuela logra ofrecer tan pocas experiencias de éxito? La Copa del Mundo ha terminado. Brasil ha quedado fuera de la competición, llegaron las vacaciones escolares, se disputó la final y el calendario del fútbol siguió adelante. Sería razonable imaginar que, con el fin del torneo y el regreso a clases, también comenzara […]

Transición Energética

30 de septiembre de 2026

Energías renovables: la ventaja brasileña

Brasil necesita invertir en la capacidad de transformar recursos naturales en innovación, productividad y desarrollo Hablar de energía es hablar de desarrollo. Detrás de la industria, el transporte, los servicios, las ciudades y, cada vez más, la inteligencia artificial, existe una infraestructura energética que sustenta la economía. Comprender la matriz energética de un país es comprender […]

Análisis De Datos

30 de septiembre de 2026

¿Cuando cambian los datos, ha cambiado la realidad?

Análisis de casi 20 millones de vínculos-año docentes entre 2020 y 2025 muestra cómo cambios en la composición de la población y en la producción de los registros pueden alterar la interpretación de series históricas Entre 2020 y 2025, el número de vínculos formales de trabajo docente identificados en la RAIS (Relación Anual de Información Social), del Ministerio de Trabajo, […]

Inteligencia Artificial

28 de septiembre de 2026

Inteligencia artificial y las tendencias

¿Por qué tanta gente se une a los juegos con ChatGPT? Nunca fui una persona de tendencias. Sigo sin serlo. Algunas pasan por mi línea de tiempo, las veo, me parecen interesantes pero no al punto de experimentar. Fue así, inclusive, con algunas ondas recientes de imágenes hechas por inteligencia artificial, como la tendencia de los años 80, aquella que nos […]

Gestión De Proyectos

25 de septiembre de 2026

¿La IA acelera las respuestas; quién asume las decisiones?

La velocidad de la tecnología solo se convierte en una ventaja cuando va acompañada de la capacidad de comprender, verificar y asumir la responsabilidad de los resultados. Imagine un equipo que comienza a producir en una tarde los análisis que antes requerían una semana. El cambio parece justificar la inversión en inteligencia artificial. Pero, antes de contabilizar la ganancia, cabe preguntar quién examinó […]

Innovación

14 de septiembre de 2026

No solo leemos palabras

Como nuevos códigos, tecnologías y formas de comunicación amplían aquello que necesitamos aprender a interpretar. Ser alfabetizado suele entenderse inicialmente como: reconocer letras, formar palabras, comprender frases y producir textos. Durante mucho tiempo, fue principalmente a partir de este dominio que definimos lo que significaba saber leer y, consecuentemente, participar de diferentes espacios de la sociedad. […]

Redes Sociales

14 de septiembre de 2026

El efecto de la influencia en el consumo

Lo que la investigación Youpix/Nielsen 2026 muestra sobre el avance de la Creator Economy En 2025, el 80% de los consumidores brasileños compraron algún producto recomendado por influencers. En 2026, el índice llegó al 81%. La estabilidad en un nivel tan elevado indica que la compra por influencia dejó de ser un comportamiento restringido a determinados públicos. El […]

Llamada De Artículos

11 de septiembre de 2026

Convocatoria de artículos – Edición Temática Gestión de Personas

Submissions open from 11/09/2026 to 30/09/2026 Submissions are open for the Thematic Call People Management 2026, from the magazine Estratégias & Soluções (E&S). The call will be organized into two editorial streams: Stream 1 – Final outstanding works of the MBA USP/Esalq Destined for the TCCs of the People Management course of the MBA USP/Esalq that obtained […]

Derecho Tributario

09 de septiembre de 2026

Entre Sísifo y el tonel de las Danaides

La cesta básica, el salario mínimo y el verdadero precio de las cosas En la mitología griega, algunos castigos no se distinguían por la violencia de un único sufrimiento, sino por la condena a la repetición. Sísifo debía empujar una enorme piedra hasta la cima de una montaña y, cuando el esfuerzo parecía finalmente concluido, la piedra se escapaba y volvía al […]

Gestión Tributaria

01 de septiembre de 2026

Reforma tributaria y planificación patrimonial en el campo

La eficiencia para gestionar los impuestos facilita la gobernanza y permite organizar la sucesión familiar. La organización patrimonial rural se ha convertido en una medida estratégica ante la reforma tributaria en Brasil, que entró en vigor este año. La planificación de las actividades y de la gestión del patrimonio rural, a través de herramientas como la transición de la Persona Física a […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligencia Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro de la empresa y fuera del radar: los riesgos de la IA Sombra

Según Microsoft, el 75% de los profesionales ya utilizan inteligencia artificial en el trabajo sin la aprobación de la empresa El uso de la inteligencia artificial generativa ya forma parte de la rutina corporativa. Herramientas como ChatGPT, Copilot y otras plataformas ayudan a los profesionales a producir textos, analizar datos, crear presentaciones y acelerar tareas en prácticamente todos los sectores. Pero este avance […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julio de 2026

El futuro como competencia

El interés académico refuerza la proyección de escenarios como herramienta esencial para la toma de decisiones. Mientras algunas empresas aún intentan acertar el próximo paso, otras ya trabajan con múltiples futuros posibles — y se preparan para todos ellos. Pero, ¿qué significa “pensar el futuro”? ¿Es tendencia, es estrategia o una nueva competencia que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Innovación

Tecnología

21 de mayo de 2026

Corredor Agro SP: innovación, articulación institucional y futuro

Pecege comanda a operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educación

27 de abril de 2026

Cómo transformar un TCC en negocio

Nueva gestión del Parque Tecnológico de Piracicaba ofrece consultoría a egresados de MBAs El nuevo director de proyectos del Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, suele decir que una de las mayores recompensas que ha tenido en la vida ha sido ver a sus orientandos del MBA USP/Esalq estructurar empresas a partir de sus trabajos de conclusión de […]

Tecnología

20 de marzo de 2026

El repertorio humano en la era de la IA

El pensamiento crítico y la creatividad son insustituibles en el trabajo del profesional de marketing La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de hazañas increíbles, pero aún no posee la capacidad de juicio, empatía, intuición y creatividad estratégica necesarias para hacer el trabajo de un buen profesional de marketing. En esta área, es importante saber usar la herramienta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegocios

Innovación

23 de febrero de 2026

ESG como estrategia de crecimiento en una cooperativa del RS

Santa Clara equilibra responsabilidad social y ambiental con innovación Fundada en 1911 por inmigrantes italianos en Carlos Barbosa, en la sierra gaúcha, la Cooperativa Santa Clara es un ejemplo de que es posible equilibrar el crecimiento económico con la responsabilidad social y ambiental. De una pequeña empresa de producción de quesos, la organización evolucionó a un […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegocios

Innovación

22 de enero de 2026

¿Brasil libre de fiebre aftosa: qué cambia para la carne brasileña?

Con un rebaño de más de 200 millones de cabezas de ganado, el país es actualmente el líder en exportaciones Brasil recibió recientemente, por primera vez, la certificación de país libre de fiebre aftosa sin vacunación, otorgada por la Organización Mundial de Sanidad Animal (OMSA). El sello fortalece la posición del país como proveedor de carne confiable para el […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Innovación

09 de diciembre de 2025

Innovación: el nuevo ciclo del Parque Tecnológico de Piracicaba

El Instituto Pecege asume la gestión apostando en la creación de nuevos negocios A partir de 2026, el Instituto Pecege asumirá la gestión del Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre sus responsabilidades estarán la administración, operación, mantenimiento y expansión del parque, además del fomento de actividades de innovación, emprendimiento y ciencia y tecnología. La elección fue realizada […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julio de 2026

Arquitectura a Gran Escala: Gestión de Cambios DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción. La arquitectura y el urbanismo se configuran como bases imprescindibles en un espacio urbano cada vez más complejo y desafiante, donde la intrínseca conexión entre cuestiones sociales, ambientales y tecnológicas […]