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Vol. 5 N° Esp.2, Edición Especial 2026 (364-379)
Salud y Ciencias de la Vida
ISSN: 2960-8317
364
Artículo de revisión
Biomarcadores en líquido cefalorraquideo para diferenciar
meningitis bacteriana, viral y tuberculosa en adultos
Cerebrospinal fluid biomarkers for differentiating bacterial, viral, and
tuberculous meningitis in adults
Leslie Samantha Mora Alcoser*
Universidad Nacional de Chimborazo
Riobamba - Ecuador
samymoraalcoser@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-8623-3901
Aida Mercedes Balladares Saltos
Universidad Nacional de Chimborazo
Riobamba – Ecuador
aballades@unach.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2286-4726
*Correspondencia:
samymoraalcoser@gmail.com
Cómo citar este artículo:
Mora, L., & Balladares, A. (2026).
Biomarcadores en líquido cefalorraquideo
para diferenciar meningitis bacteriana, viral
y tuberculosa en adultos. Esprint
Investigación, 5(Esp.2), 364-379.
https://doi.org/10.61347/ei.v5iEsp.2.409
Recibido: 10 de septiembre de 2026
Aceptado: 12 de octubre de 2026
Publicado: 30 de octubre de 2026
Resumen: La meningitis bacteriana, viral y tuberculosa representa un desafío
diagnóstico debido a la similitud de sus manifestaciones clínicas y a la necesidad de
identificar oportunamente su etiología para orientar el tratamiento. El objetivo de esta
investigación fue analizar sistemáticamente la evidencia científica sobre el rendimiento
diagnóstico de los biomarcadores del líquido cefalorraquídeo (LCR) empleados para
diferenciar estas infecciones en adultos. Se realizó una revisión sistemática conforme a
las recomendaciones PRISMA 2020, mediante búsquedas en Scopus, PubMed y Redalyc
de estudios publicados entre 2021 y 2026. Se incluyeron investigaciones originales que
evaluaron biomarcadores del LCR y proporcionaron información para la diferenciación
etiológica. De 113 registros identificados, se seleccionaron 13 estudios para la síntesis
cualitativa. Los resultados evidenciaron la utilidad potencial de biomarcadores
inflamatorios, metabólicos y proteómicos, entre los que destacaron procalcitonina,
NGAL o lipocalina 2, NLRP3, S100B, adenosina desaminasa y diversos perfiles proteicos.
Los modelos que combinaron parámetros celulares, bioquímicos e inflamatorios
alcanzaron áreas bajo la curva ROC de 0,849 y 0,949 para diferenciar meningitis
bacteriana y tuberculosa. Se concluyó que los biomarcadores del LCR constituyen
herramientas complementarias para fortalecer el diagnóstico diferencial de meningitis en
adultos. Sin embargo, la heterogeneidad metodológica y las diferencias entre grupos
comparadores evidenciaron la necesidad de validar y estandarizar estos indicadores
mediante estudios multicéntricos antes de su aplicación clínica generalizada.
Palabras clave: Biomarcadores, diagnóstico diferencial, líquido cefalorraquídeo,
meningitis bacteriana, meningitis tuberculosa.
Abstract: Bacterial, viral, and tuberculous meningitis pose a diagnostic challenge due to the
similarity of their clinical manifestations and the need to promptly identify their etiology to guide
treatment. This study aimed to systematically analyze the scientific evidence on the diagnostic
performance of cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers used to differentiate these infections in
adults. A systematic review was conducted following the PRISMA 2020 reporting guidelines,
with searches performed in Scopus, PubMed, and Redalyc for studies published between 2021
and 2026. Original studies evaluating CSF biomarkers and providing information for etiological
differentiation were included. Of the 113 records initially identified, 13 studies were selected for
qualitative synthesis. The results highlighted the diagnostic potential of inflammatory, metabolic,
and proteomic biomarkers, including procalcitonin, NGAL or lipocalin-2, NLRP3, S100B,
adenosine deaminase, and various protein profiles. Models combining cellular, biochemical, and
inflammatory parameters achieved areas under the receiver operating characteristic curve of 0.849
and 0.949 for differentiating bacterial from tuberculous meningitis. It was concluded that CSF
biomarkers represent complementary tools for improving the differential diagnosis of meningitis
in adults. However, methodological heterogeneity and differences among comparison groups
highlighted the need to validate and standardize these biomarkers through multicenter studies
before their widespread clinical implementation.
Keywords: bacterial meningitis, biomarkers, cerebrospinal fluid, differential diagnosis,
tuberculous meningitis.
Copyright: Derechos de autor 2026 Leslie
Samantha Mora Alcoser, Aida Mercedes
Balladares Saltos. ¡Error! No se encuentra el
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Esta obra está bajo una licencia internacional
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NoComercial 4.0.
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1. Introducción
La meningitis constituye un proceso inflamatorio de las meninges, asociado principalmente con
infecciones bacterianas, virales o tuberculosas, cuya evolución puede ocasionar complicaciones
neurológicas graves e incluso la muerte. Aunque estas etiologías comparten manifestaciones clínicas
similares, presentan mecanismos fisiopatológicos, pronósticos y tratamientos diferentes. Por ello, la
identificación temprana del agente causal resulta fundamental para establecer un abordaje terapéutico
oportuno y reducir el riesgo de complicaciones (Alnomasy et al., 2021; Rodrigues, 2022).
La meningitis bacteriana representa una de las formas más graves de esta enfermedad y se produce
por la invasión de las leptomeninges y el espacio subaracnoideo por microorganismos como
Streptococcus pneumoniae y Neisseria meningitidis. La multiplicación bacteriana en el líquido
cefalorraquídeo (LCR) desencadena una respuesta inflamatoria intensa que altera la barrera
hematoencefálica y puede provocar edema cerebral, daño vascular y lesión neuronal, comprometiendo
la evolución clínica de los pacientes (Trocha et al., 2021; Cerda-Mancillas et al., 2022; Liu et al., 2025).
En contraste, la meningitis viral constituye una de las principales causas de meningitis aséptica y se
relaciona frecuentemente con enterovirus, aunque también puede asociarse con el virus del herpes simple
y el de la varicela-zóster. Generalmente presenta una evolución menos grave que la bacteriana y se
caracteriza por fiebre, cefalea y rigidez de nuca. Su perfil del LCR suele mostrar predominio linfocitario,
glucosa conservada y proteínas normales o ligeramente elevadas (Kohil et al., 2021; Valverde et al., 2021).
Por otra parte, la meningitis tuberculosa es una infección del sistema nervioso central causada por
Mycobacterium tuberculosis, cuya evolución suele ser subaguda y puede manifestarse mediante cefalea,
fiebre, convulsiones y alteraciones neurológicas progresivas. Su diagnóstico representa un desafío
debido a la baja concentración de bacilos en el LCR y a la similitud clínica con otras meningitis. En
consecuencia, las pruebas microbiológicas y moleculares son importantes para favorecer su
identificación temprana (Manyelo et al., 2021; Huynh et al., 2022; Seid et al., 2023).
El líquido cefalorraquídeo constituye un componente esencial del sistema nervioso central,
responsable de contribuir a la protección mecánica y al mantenimiento del equilibrio fisiológico
cerebral. Debido a su estrecha relación con las estructuras nerviosas, las modificaciones en su
composición celular, bioquímica e inmunológica pueden reflejar procesos infecciosos e inflamatorios.
Por esta razón, su análisis representa una herramienta fundamental para el diagnóstico diferencial de
las infecciones del sistema nervioso central (Ngo et al., 2021; Rodrigues, 2022).
Entre los principales parámetros evaluados en el LCR se encuentran el recuento leucocitario, las
concentraciones de proteínas y glucosa, el lactato y diversos mediadores inflamatorios. Estos
indicadores presentan variaciones relacionadas con el agente infeccioso y permiten identificar patrones
compatibles con meningitis bacteriana, viral o tuberculosa. Sin embargo, su interpretación requiere
considerar las características clínicas del paciente y los resultados de las pruebas complementarias,
debido a la superposición de algunos perfiles diagnósticos (Alnomasy et al., 2021; Yao et al., 2024).
Los biomarcadores convencionales permiten establecer diferencias entre las principales etiologías de
meningitis mediante la evaluación de parámetros celulares y bioquímicos. La meningitis bacteriana suele
presentar pleocitosis con predominio neutrofílico, proteínas elevadas y glucosa disminuida, mientras que
la viral se caracteriza frecuentemente por predominio linfocitario y glucosa conservada. En la meningitis
tuberculosa también pueden observarse concentraciones elevadas de proteínas y reducción de glucosa, lo
que dificulta su diferenciación mediante indicadores aislados (Rodrigues, 2022; Luo et al., 2021).
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Además de los indicadores tradicionales, diferentes investigaciones han examinado biomarcadores
inmunológicos y moleculares para mejorar la diferenciación etiológica de las meningitis. Manyelo et
al. (2021) analizaron el potencial diagnóstico de mediadores inflamatorios como IL-6, IL-1β y TNF-α,
mientras que Huang et al. (2022) estudiaron proteínas del LCR relacionadas con la identificación de
meningitis tuberculosa. Estos hallazgos sugieren que los perfiles inmunológicos y proteómicos pueden
proporcionar información complementaria para fortalecer la clasificación diagnóstica.
De manera complementaria, los estudios metabolómicos han identificado alteraciones en la
composición del LCR asociadas con distintas infecciones meníngeas. Mason y Solomons (2021)
describieron modificaciones en aminoácidos, ácidos orgánicos, nucleótidos y carbohidratos
relacionadas con la meningitis tuberculosa. Por su parte, Al-Mekhlafi et al. (2021) investigaron la
utilidad de las fosfatidilcolinas libres para distinguir infecciones bacterianas y virales del sistema
nervioso central, evidenciando el potencial de los perfiles metabólicos como herramientas diagnósticas
complementarias.
Entre los biomarcadores emergentes destaca la lipocalina asociada a gelatinasa de neutrófilos
(NGAL), debido a su capacidad potencial para distinguir la meningitis bacteriana de otras etiologías.
Wang et al. (2023) identificaron concentraciones superiores de NGAL en pacientes con meningitis
bacteriana frente a aquellos con meningitis tuberculosa. De igual manera, Obreja et al. (2022) evaluaron
este indicador junto con la proteína de unión a heparina y S100B, destacando su posible contribución
al diagnóstico diferencial.
Otros estudios han examinado moléculas relacionadas con la respuesta inflamatoria y el daño
neurológico para ampliar las alternativas diagnósticas. Gong et al. (2022) investigaron el potencial de
NLRP3 en el diagnóstico y pronóstico de la meningitis bacteriana, mientras que Baran et al. (2023)
evaluaron ALOX5, S100B, DEFA1 y GFAP en meningitis infecciosa. Por su parte, Zachariassen et al.
(2024) analizaron la tenascina-C en pacientes con infecciones del sistema nervioso central, aportando
evidencia sobre posibles biomarcadores complementarios.
En relación con la meningitis viral, el análisis del LCR suele evidenciar predominio de células
mononucleares, concentraciones de proteínas normales o ligeramente elevadas y valores de glucosa
generalmente conservados. No obstante, estos hallazgos pueden variar según la fase evolutiva y el agente
infeccioso. Tampubolon et al. (2026) estudiaron el perfil del LCR en pacientes con sospecha de meningitis
viral, resaltando la utilidad de los parámetros celulares y bioquímicos para orientar el diagnóstico clínico.
A pesar de estos avances, los biomarcadores convencionales y emergentes presentan limitaciones
relacionadas con la superposición de resultados entre las diferentes etiologías. Por ello, algunas
investigaciones han propuesto combinar parámetros citoquímicos, inflamatorios y moleculares para
mejorar la discriminación diagnóstica. Luo et al. (2021) desarrollaron un modelo orientado a
diferenciar meningitis tuberculosa y bacteriana, mientras que Zhang et al. (2026) investigaron la
combinación de procalcitonina y porcentaje de neutrófilos del LCR como indicadores diagnósticos.
En este contexto, persiste la necesidad de integrar y comparar la evidencia científica sobre el
rendimiento diagnóstico de los biomarcadores del LCR utilizados para diferenciar la meningitis
bacteriana, viral y tuberculosa en adultos. Aunque diversas investigaciones han evaluado parámetros
celulares, bioquímicos, inmunológicos, metabólicos y moleculares, sus resultados presentan
variaciones relacionadas con las poblaciones, las metodologías diagnósticas y los puntos de corte
empleados. Estas diferencias dificultan establecer qué indicadores ofrecen mayor capacidad
discriminativa entre las etiologías estudiadas.
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Por ello, resulta necesario realizar una revisión sistemática que permita identificar, organizar y
sintetizar la evidencia científica disponible sobre el rendimiento diagnóstico de los biomarcadores del
LCR. La presente investigación tuvo como objetivo analizar sistemáticamente la evidencia científica
disponible sobre el rendimiento diagnóstico de los biomarcadores del líquido cefalorraquídeo
empleados para diferenciar la meningitis bacteriana, viral y tuberculosa en adultos. Para orientar el
estudio se planteó la siguiente pregunta de investigación: ¿Qué rendimiento diagnóstico presentan los
biomarcadores del líquido cefalorraquídeo para diferenciar la meningitis bacteriana, viral y
tuberculosa en adultos?
2. Metodología
La investigación se desarrolló mediante una revisión sistemática de la literatura, siguiendo las
recomendaciones de la declaración PRISMA 2020 para el reporte de las etapas de identificación, selección,
evaluación y síntesis de la evidencia científica. Estas directrices permitieron organizar el procedimiento
metodológico y presentar de manera estructurada las decisiones adoptadas durante la revisión, con el
propósito de favorecer la transparencia, la reproducibilidad y el rigor científico del estudio (Page et al., 2021).
Criterios de elegibilidad
Se incluyeron estudios originales publicados entre 2021 y 2026, disponibles en texto completo y
redactados en inglés, español o portugués. Las investigaciones debían evaluar biomarcadores del
líquido cefalorraquídeo (LCR) en pacientes adultos con meningitis bacteriana, viral o tuberculosa y
proporcionar información relevante para su diferenciación etiológica. Se consideraron estudios cuyos
grupos diagnósticos estuvieran claramente definidos y cuyos resultados permitieran establecer
comparaciones entre las etiologías analizadas.
Se consideraron investigaciones observacionales o experimentales que reportaron mediciones
directas de biomarcadores del LCR, incluidos el recuento leucocitario, la glucosa, las proteínas totales,
el lactato, la procalcitonina y las interleucinas. También se admitieron estudios que evaluaron
indicadores inflamatorios, metabólicos o moleculares relacionados con el diagnóstico diferencial de la
meningitis. Se requirió que los resultados correspondientes a las etiologías estudiadas estuvieran
suficientemente diferenciados para permitir su análisis comparativo.
Se excluyeron protocolos sin resultados y registros duplicados. También se descartaron
investigaciones realizadas exclusivamente en población pediátrica, estudios sin mediciones de
biomarcadores del LCR y publicaciones que no permitieron establecer comparaciones diagnósticas
entre las etiologías de interés. Se excluyeron los documentos publicados fuera del periodo establecido
y aquellos cuyo texto completo no estuvo disponible.
Fuentes de información y estrategia de búsqueda
La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos Scopus, PubMed y Redalyc, seleccionadas
por su cobertura de publicaciones científicas relacionadas con las ciencias de la salud y las
enfermedades infecciosas. La estrategia se estructuró a partir de cuatro componentes vinculados con
el objetivo de investigación: líquido cefalorraquídeo, biomarcadores, etiología de la meningitis y
población adulta. Para recuperar los registros se emplearon términos en inglés combinados mediante
los operadores booleanos AND y OR.
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En Scopus, la búsqueda se efectuó en los campos de título, resumen y palabras clave mediante el
operador TITLE-ABS-KEY. Se incorporaron los términos cerebrospinal fluid, biomarker, diagnostic marker,
bacterial meningitis, viral meningitis, tuberculous meningitis, adult y young adult. Se aplicaron filtros
correspondientes al periodo 2021-2026 y al idioma inglés. En PubMed y Redalyc se utilizaron
combinaciones equivalentes de términos para identificar publicaciones relacionadas con las etiologías
investigadas.
La búsqueda bibliográfica se efectuó el 7 de septiembre de 2026 y permitió identificar inicialmente
113 registros distribuidos entre las tres bases de datos. De estos, 106 correspondieron a Scopus, seis a
PubMed y uno a Redalyc. Los registros identificados constituyeron el conjunto inicial de publicaciones
sometidas al procedimiento de selección y aplicación de los criterios de elegibilidad. Las ecuaciones
utilizadas y el número de registros recuperados en cada fuente se presentan en la tabla 1.
Tabla 1
Estrategia de búsqueda bibliográfica
Base de
datos
Cadena de búsqueda
N.º de
estudios
Scopus
TITLE-ABS-KEY("cerebrospinal fluid") AND TITLE-ABS-KEY(biomarker OR "diagnostic
marker") AND TITLE-ABS-KEY("bacterial meningitis" OR "viral meningitis" OR "tuberculous
meningitis") AND TITLE-ABS-KEY(adult OR "young adult") AND LIMIT-TO(LANGUAGE,
"English") AND PUBYEAR > 2020 AND PUBYEAR < 2027
106
PubMed
("cerebrospinal fluid") AND (biomarker OR "diagnostic marker") AND ("bacterial meningitis"
OR "viral meningitis" OR "tuberculous meningitis") AND (adult OR "young adult")
6
Redalyc
("cerebrospinal fluid") AND (biomarker OR "diagnostic marker") AND ("bacterial meningitis"
OR "viral meningitis" OR "tuberculous meningitis") AND (adult OR "young adult")
1
Total
113
Nota. La búsqueda bibliográfica se realizó el 7 de septiembre de 2026. Los registros corresponden a los resultados iniciales obtenidos antes de la
eliminación de duplicados y la aplicación de los criterios de elegibilidad. Las cadenas se presentan según la estrategia de búsqueda reportada.
Evaluación del riesgo de sesgo
La evaluación del riesgo de sesgo de los estudios incluidos se realizó mediante un procedimiento
estructurado que consideró las características metodológicas de cada investigación. Para ello, se
seleccionaron instrumentos de evaluación crítica según el diseño de los estudios, con el propósito de
identificar posibles limitaciones que comprometieran la validez de sus resultados. Este procedimiento
permitió valorar la calidad metodológica de la evidencia incorporada a la revisión sistemática.
Para los estudios observacionales se aplicaron las listas de evaluación crítica del Joanna Briggs
Institute (JBI), seleccionadas según el diseño metodológico correspondiente. Se consideraron
investigaciones de cohorte, transversales, de casos y controles y series de casos, cuando resultaron
pertinentes. La valoración comprendió aspectos relacionados con la selección de participantes,
medición de variables, identificación de factores de confusión, procedimientos estadísticos y
consistencia de los resultados reportados.
En las investigaciones orientadas a evaluar el rendimiento diagnóstico de biomarcadores del LCR,
se examinaron aspectos relacionados con la selección de pacientes, la aplicación de la prueba índice y
la utilización de estándares de referencia apropiados. También se consideró la correspondencia
temporal entre la medición del biomarcador y la confirmación diagnóstica. Estos criterios permitieron
identificar posibles fuentes de sesgo relacionadas con los procedimientos utilizados para diferenciar
las etiologías de meningitis.
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La evaluación fue realizada de manera independiente por dos revisores, quienes examinaron el
cumplimiento de los criterios establecidos en los instrumentos seleccionados. Los estudios fueron
clasificados en categorías de riesgo de sesgo bajo, moderado o alto, de acuerdo con los resultados de
la valoración metodológica. Las discrepancias entre los evaluadores se resolvieron mediante discusión
y consenso; cuando no se alcanzó un acuerdo, se recurrió a la intervención de un tercer evaluador.
Extracción y síntesis de datos
La extracción de información se realizó mediante una matriz estructurada que permitió organizar de
manera homogénea las características metodológicas y los principales hallazgos de los estudios
incluidos. Se recopilaron datos correspondientes al autor, año de publicación, país, diseño
metodológico, tamaño muestral y características de la población. También se registraron las etiologías
evaluadas, los criterios diagnósticos, los grupos de comparación y los biomarcadores analizados en el
líquido cefalorraquídeo.
Se extrajeron los valores y concentraciones reportados de los principales parámetros del LCR,
incluidos recuento leucocitario, glucosa, proteínas totales, lactato, procalcitonina, interleucinas y otros
biomarcadores inflamatorios, metabólicos o moleculares. Cuando estuvieron disponibles, se
registraron los puntos de corte y los indicadores de rendimiento diagnóstico, como sensibilidad,
especificidad, valores predictivos y área bajo la curva ROC. También se recopilaron las diferencias
observadas entre etiologías y las limitaciones metodológicas de cada investigación.
Posteriormente, se desarrolló una síntesis narrativa y temática de los resultados, organizada según
los biomarcadores evaluados y las etiologías de meningitis estudiadas. El análisis permitió identificar
los indicadores más investigados, comparar sus características entre meningitis bacteriana, viral y
tuberculosa, y examinar su rendimiento diagnóstico. Debido a la heterogeneidad clínica y
metodológica de los estudios, se consideraron las características poblacionales, los criterios
diagnósticos, las técnicas de medición y los indicadores reportados.
3. Resultados
Selección de estudios
La selección de estudios se desarrolló conforme a las recomendaciones de PRISMA 2020. Durante la
fase de identificación se recuperaron 113 registros procedentes de Scopus (n = 106), PubMed (n = 6) y
Redalyc (n = 1). Tras eliminar cuatro registros duplicados, se obtuvieron 109 publicaciones únicas para
el cribado. En esta etapa se examinaron los títulos y resúmenes, considerando su relación con el
objetivo y los criterios de elegibilidad establecidos.
Durante el cribado se excluyeron 89 publicaciones que no cumplieron los criterios establecidos, por
lo que se solicitaron 20 documentos para su recuperación. De estos, seis no estuvieron disponibles en
texto completo y 14 fueron evaluados para determinar su elegibilidad. Finalmente, se excluyó un
artículo y se incorporaron 13 estudios a la síntesis cualitativa. El proceso de identificación, cribado,
elegibilidad e inclusión se presenta en el diagrama de flujo PRISMA 2020 (figura 1).
Riesgo de sesgo
La evaluación del riesgo de sesgo de los 13 estudios incluidos evidenció que nueve investigaciones
(69,23 %) presentaron bajo riesgo, tres (23,08 %) fueron clasificadas con riesgo moderado y una (7,69
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%) mostró alto riesgo. Estos resultados indicaron un predominio de estudios con valoraciones
metodológicas favorables, aunque se identificaron posibles fuentes de sesgo relacionadas con los
diseños de investigación y los procedimientos diagnósticos utilizados. La distribución de los estudios
según las categorías evaluadas se presenta en la figura 2.
Figura 1
Diagrama de flujo PRISMA 2020
Figura 2
Riesgo de sesgo de los estudios incluidos
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Biomarcadores del líquido cefalorraquídeo evaluados para la diferenciación de meningitis
bacteriana, viral y tuberculosa en adultos
Los 13 estudios incluidos evaluaron diversos biomarcadores del líquido cefalorraquídeo (LCR)
relacionados con la respuesta inflamatoria, los mecanismos inmunológicos y las alteraciones
metabólicas presentes en las infecciones meníngeas. Los indicadores comprendieron proteínas
inflamatorias, enzimas, metabolitos, parámetros celulares y perfiles proteómicos. Su rendimiento
diagnóstico se examinó mediante diferentes procedimientos, incluidos análisis de sensibilidad y
especificidad, curvas ROC y modelos de clasificación etiológica.
Las investigaciones presentaron diferencias en los biomarcadores seleccionados, las características
de las poblaciones y las etiologías comparadas. Algunos estudios se enfocaron en distinguir meningitis
bacteriana y tuberculosa, mientras que otros examinaron formas bacterianas y virales o incorporaron
infecciones adicionales. Entre los biomarcadores evaluados destacaron la procalcitonina, NGAL o
lipocalina 2, NLRP3, S100B, adenosina desaminasa, tenascina-C y diferentes proteínas y metabolitos
del líquido cefalorraquídeo.
Los estudios comunicaron resultados variables de rendimiento diagnóstico según el biomarcador y
las condiciones de evaluación. Algunas investigaciones identificaron mayor capacidad discriminativa
mediante combinaciones de indicadores celulares, bioquímicos e inmunológicos, mientras que otras
describieron diferencias en sus concentraciones sin presentar medidas completas de precisión
diagnóstica. Las características de las 13 investigaciones, los biomarcadores evaluados, las etiologías
comparadas y los principales hallazgos se presentan en la tabla 2.
Tabla 2
Biomarcadores del líquido cefalorraquídeo evaluados para la diferenciación de meningitis bacteriana, viral y tuberculosa en
adultos
Autor(es)
Población
Biomarcadores
evaluados
Etiologías
comparadas
Rendimiento diagnóstico y
principales hallazgos
Zhang et al.
(2026)
125 pacientes con
meningitis
bacteriana y 56 con
tuberculosa
Procalcitonina y
porcentaje de
neutrófilos en LCR
Bacteriana frente a
tuberculosa
La combinación de ambos
indicadores alcanzó un AUC de
0,849.
Ngo et al.
(2021)
Pacientes de 16 años
o más con sospecha
de infección del SNC
Proteína C reactiva y
adenosina desaminasa
(ADA)
Bacteriana, viral y
tuberculosa
La ADA presentó diferencias
relacionadas con las etiologías
evaluadas.
Luo et al.
(2021)
Pacientes con
meningitis
bacteriana y
tuberculosa
TBAg/PHA, cloro,
recuento celular y
proporción linfocitaria
Bacteriana frente a
tuberculosa
El modelo diagnóstico
combinado alcanzó un AUC de
0,949.
Wang et al.
(2023)
Bacteriana (n = 67),
tuberculosa (n = 55)
y criptocócica (n =
51)
NGAL
Bacteriana frente a
tuberculosa y
criptocócica
NGAL alcanzó un AUC de
0,834 para una de las
comparaciones diagnósticas.
Al-Mekhlafi et
al. (2021)
Bacteriana (n = 32) y
viral (n = 34)
Fosfatidilcolinas y
metabolitos del LCR
Bacteriana frente a
viral
Se identificaron diferencias en
las concentraciones de
fosfatidilcolinas libres.
Baran et al.
(2023)
Bacteriana (n = 40),
tuberculosa (n = 20)
y aséptica (n = 25)
ALOX5, S100B, DEFA1
y GFAP
Bacteriana,
tuberculosa y
aséptica
S100B y ALOX5 mostraron
diferencias entre los grupos
evaluados.
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Obreja et al.
(2022)
Adultos con
meningitis
HBP, NGAL, S100B y
NSE
Bacteriana frente a
viral
HBP y NGAL mostraron
potencial diagnóstico para
identificar meningitis
bacteriana.
Huang et al.
(2022)
Pacientes con
sospecha de
meningitis
tuberculosa
Proteínas del LCR
mediante análisis
proteómico
Tuberculosa frente
a otras meningitis
Se identificaron proteínas
candidatas para el diagnóstico
diferencial.
Alnomasy et
al. (2021)
Adultos con
meningitis aguda
Procalcitonina, glucosa,
proteínas y leucocitos
Bacteriana frente a
viral
Los indicadores
convencionales e inflamatorios
aportaron información para la
diferenciación etiológica.
Gong et al.
(2022)
Bacteriana (n = 34) y
viral (n = 20)
NLRP3
Bacteriana frente a
viral
NLRP3 mostró potencial como
biomarcador diagnóstico y
pronóstico.
Ding et al.
(2026)
Pacientes con
infecciones del SNC
Proteínas diferenciales
mediante análisis
proteómico
Tuberculosa,
purulenta y viral
Se identificaron proteínas
candidatas asociadas con
diferentes etiologías.
Zachariassen
et al. (2024)
Adultos con
infecciones del SNC
Tenascina-C
Bacteriana frente a
viral
Se reportaron concentraciones
superiores en meningitis
bacteriana.
Thanh et al.
(2021)
Adultos con
infecciones del SNC
Lipocalina 2 (NGAL)
Bacteriana frente a
tuberculosa,
criptocócica y viral
Se identificó potencial
discriminativo para la
meningitis bacteriana.
Nota. LCR: líquido cefalorraquídeo; SNC: sistema nervioso central; AUC: área bajo la curva ROC; NGAL: lipocalina asociada a gelatinasa de
neutrófilos, también denominada lipocalina 2; ADA: adenosina desaminasa; HBP: proteína de unión a heparina; NSE: enolasa específica
neuronal; PCT: procalcitonina; GFAP: proteína ácida fibrilar glial. Los valores y las características de los estudios corresponden a la
información proporcionada para la revisión.
Rendimiento diagnóstico de los biomarcadores del líquido cefalorraquídeo
Los estudios analizados evidenciaron diferencias en la capacidad de los biomarcadores del LCR para
distinguir las principales etiologías de meningitis en adultos. Los indicadores evaluados estuvieron
relacionados principalmente con la respuesta inflamatoria, la actividad inmunológica y las alteraciones
metabólicas asociadas con las infecciones del sistema nervioso central. Entre los biomarcadores
identificados destacaron NGAL, procalcitonina, NLRP3, S100B, adenosina desaminasa y diversas
proteínas obtenidas mediante análisis proteómicos.
En la diferenciación entre meningitis bacteriana y tuberculosa se identificaron resultados relevantes
mediante modelos combinados. Zhang et al. (2026) reportaron un AUC de 0,849 al integrar
procalcitonina y porcentaje de neutrófilos del LCR, mientras que Luo et al. (2021) comunicaron un
AUC de 0,949 mediante un modelo de parámetros diagnósticos combinados. Estos resultados
evidenciaron capacidad discriminativa en las poblaciones evaluadas, aunque correspondieron a
modelos y condiciones metodológicas diferentes.
Respecto a los biomarcadores individuales, Wang et al. (2023) evaluaron NGAL para diferenciar
meningitis bacteriana de meningitis tuberculosa y criptocócica, con un AUC de 0,834 para una de las
comparaciones reportadas. Por su parte, Thanh et al. (2021) examinaron la lipocalina 2 como indicador de
meningitis bacteriana frente a otras infecciones del sistema nervioso central. Ambas investigaciones
aportaron información sobre el potencial diagnóstico de este biomarcador en diferentes contextos clínicos.
En la diferenciación entre meningitis bacteriana y viral se identificaron investigaciones relacionadas
con proteínas inflamatorias, metabolitos y parámetros bioquímicos convencionales. Al-Mekhlafi et al.
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(2021) reportaron diferencias en las concentraciones de fosfatidilcolinas libres del LCR, mientras que
Gong et al. (2022) evaluaron NLRP3 como biomarcador diagnóstico y pronóstico. Por su parte, Obreja
et al. (2022) investigaron HBP, NGAL y S100B como indicadores complementarios para apoyar la
identificación de meningitis bacteriana.
En cuanto a la meningitis tuberculosa, se identificaron biomarcadores proteicos, inmunológicos y
bioquímicos con potencial para contribuir al diagnóstico diferencial. Huang et al. (2022) investigaron
perfiles proteómicos relacionados con esta etiología, mientras que Ngo et al. (2021) examinaron
marcadores convencionales y adenosina desaminasa en pacientes con infecciones del sistema nervioso
central. Los estudios aportaron información sobre alternativas diagnósticas complementarias, aunque
utilizaron diferentes grupos de comparación y procedimientos analíticos.
La evidencia sobre la diferenciación directa entre meningitis viral y tuberculosa fue más limitada
que la correspondiente a otras comparaciones etiológicas. Algunas investigaciones incorporaron
ambas enfermedades dentro de grupos más amplios de infecciones del sistema nervioso central, sin
proporcionar medidas independientes de rendimiento diagnóstico para esta comparación. Esta
característica restringió la posibilidad de establecer conclusiones específicas sobre la capacidad
discriminativa de los biomarcadores entre ambas etiologías.
En conjunto, los resultados evidenciaron que diferentes biomarcadores del LCR presentaron
capacidad discriminativa para distinguir etiologías de meningitis en adultos. Los modelos combinados
evaluados por Zhang et al. (2026) y Luo et al. (2021) alcanzaron AUC de 0,849 y 0,949, respectivamente,
mientras que NGAL y otros indicadores inflamatorios mostraron resultados de interés en
comparaciones específicas. La heterogeneidad metodológica y clínica impidió establecer una
clasificación uniforme del rendimiento diagnóstico de todos los biomarcadores.
4. Discusión
Los resultados de esta revisión sistemática evidenciaron que los biomarcadores del líquido cefalorraquídeo
(LCR) constituyen herramientas complementarias para diferenciar la meningitis bacteriana, viral y
tuberculosa en adultos. Los 13 estudios incluidos mostraron diferentes niveles de capacidad discriminativa
según el biomarcador y las etiologías comparadas. Estos hallazgos sugieren que la diferenciación etiológica
depende tanto de las características del indicador como de su interpretación conjunta con otros parámetros
diagnósticos, especialmente ante manifestaciones clínicas similares.
Los parámetros convencionales del LCR conservaron su importancia en la caracterización de las
principales etiologías de meningitis. El recuento leucocitario, las concentraciones de proteínas y glucosa,
y el lactato permitieron reconocer patrones celulares y bioquímicos relacionados con diferentes procesos
infecciosos. Sin embargo, la superposición de estos indicadores entre las etiologías redujo su capacidad
discriminativa cuando fueron evaluados individualmente, lo que coincidió con Rodrigues (2022), quien
destacó la importancia de interpretar conjuntamente los resultados del análisis del LCR.
En la diferenciación entre meningitis bacteriana y tuberculosa, los modelos combinados mostraron
resultados relevantes de rendimiento diagnóstico. Zhang et al. (2026) reportaron un AUC de 0,849
mediante la combinación de procalcitonina y porcentaje de neutrófilos, mientras que Luo et al. (2021)
alcanzaron un AUC de 0,949 utilizando diferentes parámetros celulares e inmunológicos. Estos
resultados respaldan el potencial de integrar indicadores que representan distintos mecanismos
fisiopatológicos, lo que podría favorecer una discriminación más precisa entre ambas etiologías.
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La utilidad de los biomarcadores complementarios adquirió especial relevancia en la meningitis
tuberculosa, debido a las dificultades relacionadas con su identificación temprana. Huang et al. (2022)
identificaron proteínas diferenciales del LCR con potencial diagnóstico, mientras que Manyelo et al. (2021)
describieron la participación de citocinas y microARN en la respuesta inmunitaria. La relación entre ambos
antecedentes sugiere que las alteraciones proteómicas e inmunológicas podrían proporcionar información
adicional sobre procesos infecciosos que presentan características citoquímicas similares.
Respecto a la diferenciación entre meningitis bacteriana y otras infecciones del sistema nervioso
central, NGAL presentó resultados de interés. Wang et al. (2023) reportaron un AUC de 0,834 para una
comparación que incluyó meningitis tuberculosa y criptocócica, mientras que Obreja et al. (2022)
identificaron potencial diagnóstico de HBP y NGAL. Estos hallazgos destacan la relevancia de los
biomarcadores vinculados con la activación neutrofílica y la respuesta inflamatoria, particularmente
como indicadores complementarios para reconocer infecciones bacterianas.
Los biomarcadores metabólicos y proteómicos también aportaron información para la
diferenciación etiológica de las meningitis. Al-Mekhlafi et al. (2021) identificaron diferencias en las
concentraciones de fosfatidilcolinas libres entre infecciones bacterianas y virales, mientras que Mason
y Solomons (2021) describieron alteraciones metabólicas relacionadas con meningitis tuberculosa.
Ambos enfoques evidencian que las modificaciones en la composición metabólica del LCR pueden
reflejar mecanismos fisiopatológicos específicos, ampliando las posibilidades de identificar patrones
asociados con distintas etiologías infecciosas.
Otros biomarcadores emergentes ampliaron las alternativas para caracterizar la respuesta
inflamatoria durante las infecciones meníngeas. Thanh et al. (2021) evaluaron la lipocalina 2, también
denominada NGAL, como indicador de meningitis bacteriana, mientras que Zachariassen et al. (2024)
identificaron diferencias en las concentraciones de tenascina-C entre grupos diagnósticos. La
identificación de estas moléculas sugiere que la respuesta inflamatoria y las alteraciones tisulares
podrían aportar señales complementarias para mejorar la clasificación etiológica de las meningitis.
La comparación de los estudios permitió reconocer diferencias en el rendimiento diagnóstico de los
biomarcadores individuales y combinados. Los modelos evaluados por Zhang et al. (2026) y Luo et al.
(2021) alcanzaron valores elevados de AUC en la diferenciación entre meningitis bacteriana y
tuberculosa. No obstante, estos valores no permiten establecer directamente cuál modelo es superior,
debido a las diferencias en sus poblaciones, variables y procedimientos de evaluación. Por tanto, su
interpretación debe considerar las condiciones metodológicas de cada investigación.
Desde una perspectiva clínica, los hallazgos respaldaron el interés de incorporar diferentes
indicadores del LCR en estrategias de evaluación diagnóstica integral. La combinación de parámetros
celulares, bioquímicos, inflamatorios y moleculares podría contribuir a una identificación etiológica más
precisa cuando los resultados convencionales resulten poco concluyentes. Este enfoque adquiere
relevancia ante la necesidad de distinguir infecciones que requieren tratamientos diferentes, aunque su
aplicación clínica debe sustentarse en modelos con rendimiento diagnóstico suficientemente validado.
La interpretación de los hallazgos estuvo condicionada por la heterogeneidad de los 13 estudios
incluidos, particularmente en sus diseños metodológicos, tamaños muestrales, grupos comparadores y
técnicas de medición. También se identificaron diferencias en los indicadores de rendimiento reportados,
lo que dificultó establecer comparaciones cuantitativas uniformes. Estas características evidencian que la
utilidad de cada biomarcador debe valorarse según la etiología investigada, las condiciones de medición
y las características de la población, evitando generalizaciones sobre su precisión diagnóstica.
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Las futuras investigaciones deberían orientarse hacia estudios prospectivos y multicéntricos que
permitan evaluar combinaciones de biomarcadores en poblaciones adultas con sospecha de meningitis.
La estandarización de los criterios diagnósticos, métodos de medición y puntos de corte facilitaría la
comparación de resultados y la validación externa de los modelos propuestos. De esta manera, sería
posible fortalecer la evidencia sobre el rendimiento diagnóstico de los biomarcadores del LCR y
establecer su utilidad en diferentes contextos clínicos.
5. Conclusiones
La presente revisión sistemática permitió analizar la evidencia científica de 13 estudios sobre los
biomarcadores del líquido cefalorraquídeo (LCR) empleados para diferenciar la meningitis bacteriana,
viral y tuberculosa en adultos. Los hallazgos evidenciaron que estos indicadores complementan los
parámetros citoquímicos convencionales y aportan información diagnóstica adicional para distinguir
las principales etiologías, especialmente cuando sus manifestaciones clínicas y perfiles bioquímicos
presentan similitudes.
Entre los biomarcadores evaluados destacaron la procalcitonina, NGAL o lipocalina 2, NLRP3,
S100B, adenosina desaminasa y diversos perfiles proteómicos y metabólicos. Los modelos que
combinaron parámetros celulares, bioquímicos e inflamatorios mostraron una capacidad
discriminativa relevante, con valores de AUC de 0,849 y 0,949 para diferenciar meningitis bacteriana y
tuberculosa. Estos resultados respaldan el potencial de las estrategias diagnósticas combinadas,
aunque su rendimiento varió según los indicadores y las poblaciones estudiadas.
La evidencia analizada mostró que el rendimiento diagnóstico de los biomarcadores depende de la
etiología, las características poblacionales y los procedimientos de evaluación empleados. La
heterogeneidad metodológica limitó la comparación directa entre investigaciones y la generalización
de los resultados. Por ello, se requiere validar y estandarizar las combinaciones de biomarcadores
mediante estudios multicéntricos, con el propósito de fortalecer su precisión diagnóstica y determinar
su aplicabilidad clínica en adultos con sospecha de meningitis.
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna como parte de la
presente investigación.
Fuente de financiamiento
Los autores financiaron completamente la investigación.
Contribución de autoría
Leslie Samantha Mora Alcoser: Conceptualización, metodología, software, investigación, gestión de
datos, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento, administración del proyecto, recursos.
Aida Mercedes Balladares Saltos: Conceptualización, validación, análisis formal, administración del
proyecto, supervisión.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.