Avaliação de metodologia para análises in silico de dados de sequenciamento de genoma total de Klebsiella pneumoniae resistente a carbapenêmicos
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Data
2021-10-14Primeiro membro da banca
Côrtes, Marina Farrel
Segundo membro da banca
Martins, Roberta Cristina Ruedas
Metadata
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A emergência de cepas de Klebsiella pneumoniae resistentes a diversas classes de
antimicrobianos tem aumentado a preocupação com medidas de controle e monitoramento deste
microrganismo. O sequenciamento do genoma total (Whole Genome Sequencing – WGS) vem
sendo utilizado em estudos epidemiológicos, investigações em saúde pública, para rastreamento
e monitoramento de surtos de patógenos multirresistentes. Além disso, possibilita a avaliação
de múltiplos genes através de ferramentas de bioinformática. A análise e interpretação de
genomas é desafiadora devido ao grande volume de dados, sua complexidade e número de
programas envolvidos. A validação de pipelines para WGS na microbiologia clínica ainda é
pouco descrita. Desse modo, o presente estudo teve como objetivo validar um pipeline de
bioinformática para identificação de genes de resistência aos antimicrobianos em sequências de
genoma total de Klebsiella pneumoniae resistente aos carbapenêmicos. As sequências foram
obtidas de uma base de dados de acesso público, trimadas, montadas de novo, mapeadas no
genoma de referência de K. pneumoniae e anotadas. Os contigs foram submetidos a diferentes
bancos de dados para identificação bacteriana (Kraken 2 e SpeciesFinder) e de genes de
resistência aos antimicrobianos (ResFinder e ABRicate) com a finalidade de produzir
metodologias padronizadas que permitam comparações interlaboratoriais. A avaliação de
desempenho do pipeline foi realizada de acordo com métricas tradicionais de repetibilidade,
reprodutibilidade, acurácia, precisão, sensibilidade e especificidade, adaptadas ao objetivo do
estudo. Obteve-se como resultado 100% de repetibilidade e reprodutibilidade para os bancos
de dados avaliados. Para as demais métricas de desempenho obteve-se 99,99% de acurácia,
83,53% de precisão, 75,45% de sensibilidade e 100% de especificidade para o banco de dados
ResFinder. Para o banco de dados ABRicate obteve-se 99,99% de acurácia, 83,78% de precisão,
75,18% de sensibilidade e 100% de especificidade. Discrepâncias na identificação bacteriana e
na detecção de genes de resistência foram observadas provavelmente pela diferença nos bancos
de dados. Em virtude da gama de ferramentas de bioinformática e bancos de dados, a validação
é de suma importância. A estratégia de validação utilizada em nosso estudo pode ser aplicada
em diferentes pipelines de bioinformática e bancos de dados para garantir padronização intra e
interlaboratoriais.
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