Background: Bacterial sepsis is associated with high morbidity and mortality in preterm infants. However, diagnosis of sepsis and identification of the causative agent remains challenging. Genome-wide expression profiles have been successfully harnessed for the diagnosis of sepsis and patient stratification based on the severity of septic shock in the pediatric and adult population. To our knowledge, no transcriptomic studies for the diagnosis of bacterial sepsis in preterm infants have been previously conducted. Objective: Our aim was to determine genome wide expression profiles of very low birth weight (VLBW) infants (less than 1500 grams) with and without bacterial sepsis and assess differences. Methods: Prospective observational double cohort study conducted in VLBW infants with culture-positive bacterial sepsis and non-septic matched controls. Venous blood (0.5 mL) was obtained from eligible patients before starting antibiotics, and from matched controls, mixed with RNA stabilizing solution. Patients were diagnosed with sepsis when a microorganism was isolated from blood culture. Total RNA was isolated from each sample and integrity and quality were assessed prior to hybridization into Human 1.0 ST GeneChip Array (Affymetrix®). Genome-wide expression profiles were obtained using Partek Genomic 6.6 software (Partek Inc®) and descriptive statistical analysis was completed using SPPS 17.0 (SPSS Inc®). A Partial Least Squares Discriminant Analysis was performed to obtain a predictive model was performed and the most significant genes were validated by real-time reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) using TaqMan® probes (Applied Biosystems). Furthermore, the signature was subsequently validated in an independent validation set of patients. Results: 17 septic VLBW infants and 19 matched controls were enrolled. Microorganisms isolated were: Coagulase negative Staphylococcus (10), E. coli (3), E. faecalis (2), S. aureus (1) y M. morgagnii (1). A three-dimensional unsupervised principal component analysis based on the entire genome identified three clusters of patients based on gene expression patterns: Gram positive sepsis, Gram negative sepsis and non-infected controls. Furthermore, these groups were confirmed using analysis of variance (ANOVA), which identified a transcriptional signature of 554 of differentially expressed genes with Fold Discovery Rate ≤0.05 between the groups. Predictive model using PLS-DA yielded 9 genes with high discriminative power: CD177, MMP8, OLFM4, HP, GSTM1, LCN2, ANKRD22, CEACAM1 y GPR84. The most significantly overexpressed pathways in septic neonates related with innate immune and inflammatory responses and the top master regulators based on p-value and numbers of genes were: tumor necrosis factor (TNF), cytokine and nuclear factor kappa B light chain enhancer of activated B cells (NF-kB). Differences between sepsis caused by Gram positive and Gram negative bacteria were assessed. Unsupervised analysis showed 2 independent groups according to gene expression and 719 significant genes derived from ANOVA. Predictive model (PLS-DA) revealed 23 discriminant genes. Results were validated using a multiple permutation test with double cross validation. Conclusions: Our results suggest that Genome-wide expression profiles early discriminate septic from non-septic VLBW infants. The most significant genes have been identified and validated. Differences in Genome-wide expression profiles between Gram positive and Gram negative bacterial sepsis have been described.Introducción: La disponibilidad de marcadores de sepsis precoces y fiables que permitan anticiparse al resultado del hemocultivo continúa siendo un reto. Los perfiles de expresión genómica determinan los cambios de expresión de todo el genoma a partir de una pequeña cantidad de sangre usando una biochip. Aunque en pacientes adultos y pediátricos se han obtenido resultados prometedores con genes candidatos para marcadores de sepsis, no hay estudios equivalentes en la sepsis neonatal. Objetivo: Determinar si existen perfiles de expresión genómica específicos que diferencien recién nacidos de muy bajo peso (RNMBP) infectados de controles no infectados. Población y Metodología: Estudio de doble cohorte, observacional y prospectivo en RNMBP. A RNBP con sospecha clínica de sepsis se les extrajo hemocultivo y 0,5 ml de sangre que se conservó en solución estabilizadora de ácido ribonucleico (ARN) previo inicio de antibiótico. Consideramos sepsis aquéllos en los que se aisló un microoganismo en hemocultivo. Se seleccionaron controles apareados por características clínicas y demográficas, a los que también se extrajeron 0,5 ml sangre. Se aisló el ARN a partir de las muestras y se hibridaron sólo las muestras con una integridad y pureza de ARN adecuadas usando la plataforma de microarrays Human Gene 1.0 ST (Affymetrix®). Los perfiles de expresión se obtuvieron con el software Partek Genomic 6.6 (Partek Inc®) y el análisis estadístico descriptivo con SPPS 17.0 (SPSS Inc®). Se realizó un modelo predictivo con regresión de mínimos cuadrados parciales con análisis discriminante (PLS-DA: Partial Least Squares Discriminant Analysis, MatLab®) y los genes más significativos se validaron con reacción en cadena de la polimerasa a tiempo real combinada con una reacción de retro-transcripción (RT-PCR) usando sondas TaqMan® (Applied Biosystems). Se utilizó además una cohorte de validación externa con nuevos casos y controles. Resultados: Se analizaron 17 casos y 19 controles con características clínicas y demográficas similares. Se aislaron: S. coagulasa negativo (10), E. coli (3), E. faecalis (2), S. aureus (1) y M. morgagnii (1). Se observaron diferencias de expresión entre los dos grupos con 554 genes significativos con Fold Discovery Rate ≤0.05 en el ANOVA. El análisis no supervisado (Principal component analysis) objetivó diferencias de expresión entre: controles, sepsis por bacterias Gram positivas y sepsis por bacterias Gram negativas. El modelo predictivo con PLS-DA mostró 9 genes con una muy buena capacidad de clasificación: CD177, MMP8, OLFM4, HP, GSTM1, LCN2, ANKRD22, CEACAM1 y GPR84. Los procesos biológicos más significativamente implicados fueron la respuesta inmune innata y la respuesta inflamatoria y los reguladores cuyas redes explicaron más genes: el factor de necrosis tumoral (TNF), las citoquinas y el factor de transcripción nuclear kappa B (NF-kB). Se analizaron las diferencias entre las sepsis por bacterias Gram positivas y por bacterias Gram negativas en la cohorte de sepsis. El análisis no supervisado mostró 2 grupos diferentes en función de la expresión a partir de 719 genes significativos y el modelo predictivo 23 genes con una gran capacidad de clasificación. Se validaron los resultados con un test de permutaciones múltiples y doble validación cruzada. Conclusiones: Los perfiles de expresión genómica permiten discriminar a los RNBP con sepsis de los controles no infectados. Se han identificado y validado los genes más significativos que podrían ser futuros marcadores. Se han observado diferencias de expresión genómica entre las sepsis por bacterias Gram positivas y Gram negativas.