Diversidade microbiana no líquido cefalorraquidiano de pacientes com neuroinfecção
Introdução: As infecções do sistema nervoso são um desafio para a neurologia clínica, pois o diagnóstico tardio pode contribuir para a incapacitação e, às vezes, ao óbito. Considerando que grande parte do diagnóstico permanece sem identificação do agente infeccioso, novas tecnologias são desenvolvid...
| Autor principal: | Ferreira, Ewerton da Silva |
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| Outros Autores: | https://lattes.cnpq.br/1137824768275674, https://orcid.org/0000-0003-3731-388X |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2024
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| Acesso em linha: |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-100552024-03-13T05:03:43Z Diversidade microbiana no líquido cefalorraquidiano de pacientes com neuroinfecção Ferreira, Ewerton da Silva Astolfi Filho, Spartaco https://lattes.cnpq.br/1137824768275674 http://lattes.cnpq.br/2699190136695057 Carvalho, Cecília Fonseca http://lattes.cnpq.br/2050835978430073 Andrade, Edmar Vaz de http://lattes.cnpq.br/4691893433367918 https://orcid.org/0000-0003-3731-388X Líquido cefalorraquidiano Meningites bacterianas Encefalite viral Viroses do sistema nervoso central Infecções bacterianas do sistema nervoso central CIENCIAS BIOLOGICAS Sequenciamento de alto rendimento Metagenômica Líquido cefalorraquidiano Meningite bacteriana Encefalite viral Introdução: As infecções do sistema nervoso são um desafio para a neurologia clínica, pois o diagnóstico tardio pode contribuir para a incapacitação e, às vezes, ao óbito. Considerando que grande parte do diagnóstico permanece sem identificação do agente infeccioso, novas tecnologias são desenvolvidas para contribuir com o diagnóstico. Objetivo: Este estudo tem como objetivo principal identificar a diversidade microbiana utilizando metagenômica em amostras de líquido cefalorraquidiano (LCR) de pacientes com suspeita de neuroinfecção. Métodos: Trata-se de um estudo observacional, descritivo e retrospectivo, que analisou amostras de LCR de casos confirmados e suspeitos para infecções virais e bacterianas. O sequenciamento foi realizado na plataforma Illumina MiSeq System baseada na ligação de fragmentos de DNA em beads magnéticas, e retornou um total de 15.696.300 reads com informações de cinco amostras de LCR. Todos os dados gerados foram baixados, validados e analisados quanto à qualidade para verificar a perda sobre cada leitura. Além disso, para melhorar a qualidade dos reads, os adaptadores, sequências de baixa qualidade e cerca de 10 nucleotídeos nas extremidades da fita de DNA foram cortados. Os pipelines DRAGEN metagenomics e KRAKEN2 foram utilizados para a classificação taxonômica das reads. Resultados: A análise de qualidade das reads com q score ≥ 30 foi de 86,10%, dos quais em 15,3% foi possível classificar 167 espécies de microrganismos nas amostras selecionadas. Cerca de 1.399.082 reads foram alinhadas ao genoma do hospedeiro. No entanto, a análise mostrou predominância do filo Proteobacteria (9,9%), Firmicutes (2,59%) e Actinobacteria (0,29%). Dentre as 17 amostras selecionadas, apenas em 5 (29,4%) foi possível realizar a análise metagenômica. Em 3/4 (75%) das amostras com identificação etiológica o resultado do NGS corroborou com o achado pelos métodos convencionais. Na amostra sem identificação etiológica, houve identificação de espécies dos gêneros Staphylococcus, Streptococcus e Burkholderia, onde o complexo B. cepacia foi considerado o possível patógeno causador da mastoidite e meningite. Conclusão: O uso do mNGS associado a outros testes para detecção de microrganismos no LCR é importante para identificação destes patógenos no LCR. Dessa maneira, esse estudo pode gerar pesquisas futuras que permitam explorar as reads obtidas para cada amostra, sobretudo aquelas que não tiveram hits com nenhum grupo taxonômico, de forma a aumentar ainda mais a sensibilidade do teste. Background: Nervous system infections are a challenge for clinical neurology, as late diagnosis can contribute to disability and, sometimes, death. Considering that much of the diagnosis remains without identification of the infectious agent, new technologies have been developed to contribute to the diagnosis. Objective: This study's main objective is to identify microbial diversity using metagenomics in cerebrospinal fluid (CSF) samples from patients with suspected neuroinfection. Methods: This is an observational, descriptive and retrospective study, which analyzed CSF samples from confirmed and suspected cases of viral and bacterial infections. Sequencing was performed on the Illumina MiSeq System platform based on the ligation of DNA fragments onto magnetic beads, and returned a total of 15,696,300 reads with information from five CSF samples. All data generated was downloaded, validated and analyzed for quality to check loss on each read. Furthermore, to improve the quality of the reads, adapters, low-quality sequences and about 10 nucleotides at the ends of the DNA strand were cut. The DRAGEN metagenomics and KRAKEN2 pipelines were used for the taxonomic classification of the reads. Results: The quality analysis of reads with q score ≥ 30 was 86.10%, of which in 15.3% it was possible to classify 167 species of microorganisms in the selected samples. About 1,399,082 reads were aligned to the host genome. However, the analysis showed a predominance of the phylum Proteobacteria (9.9%), Firmicutes (2.59%) and Actinobacteria (0.29%). Among the 17 samples selected, only 5 (29.4%) were able to perform metagenomic analysis. In 3/4 (75%) of the samples with etiological identification, the NGS result corroborated the findings using conventional methods. In the sample without etiological identification, species of the genera Staphylococcus, Streptococcus and Burkholderia were identified, where the B. cepacia complex was considered the possible pathogen causing the mastoiditis and meningitis. Conclusion: The use of mNGS associated with other tests to detect microorganisms in CSF is important for identifying these pathogens in CSF. In this way, this study can generate future research that allows the exploration of the reads obtained for each sample, especially those that did not have hits with any taxonomic group, in order to further increase the sensitivity of the test. FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas 2024-03-12T22:50:39Z 2024-02-02 Dissertação FERREIRA, Ewerton da Silva. Diversidade microbiana no líquido cefalorraquidiano de pacientes com neuroinfecção. 2024. 93 f. Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2024. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10055 por Acesso Aberto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Ciências Biológicas Brasil UFAM Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia |
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Introdução: As infecções do sistema nervoso são um desafio para a neurologia clínica, pois o diagnóstico tardio pode contribuir para a incapacitação e, às vezes, ao óbito. Considerando que grande parte do diagnóstico permanece sem identificação do agente infeccioso, novas tecnologias são desenvolvidas para contribuir com o diagnóstico. Objetivo: Este estudo tem como objetivo principal identificar a diversidade microbiana utilizando metagenômica em amostras de líquido cefalorraquidiano (LCR) de pacientes com suspeita de neuroinfecção. Métodos: Trata-se de um estudo observacional, descritivo e retrospectivo, que analisou amostras de LCR de casos confirmados e suspeitos para infecções virais e bacterianas. O sequenciamento foi realizado na plataforma Illumina MiSeq System baseada na ligação de fragmentos de DNA em beads magnéticas, e retornou um total de 15.696.300 reads com informações de cinco amostras de LCR. Todos os dados gerados foram baixados, validados e analisados quanto à qualidade para verificar a perda sobre cada leitura. Além disso, para melhorar a qualidade dos reads, os adaptadores, sequências de baixa qualidade e cerca de 10 nucleotídeos nas extremidades da fita de DNA foram cortados. Os pipelines DRAGEN metagenomics e KRAKEN2 foram utilizados para a classificação taxonômica das reads. Resultados: A análise de qualidade das reads com q score ≥ 30 foi de 86,10%, dos quais em 15,3% foi possível classificar 167 espécies de microrganismos nas amostras selecionadas. Cerca de 1.399.082 reads foram alinhadas ao genoma do hospedeiro. No entanto, a análise mostrou predominância do filo Proteobacteria (9,9%), Firmicutes (2,59%) e Actinobacteria (0,29%). Dentre as 17 amostras selecionadas, apenas em 5 (29,4%) foi possível realizar a análise metagenômica. Em 3/4 (75%) das amostras com identificação etiológica o resultado do NGS corroborou com o achado pelos métodos convencionais. Na amostra sem identificação etiológica, houve identificação de espécies dos gêneros Staphylococcus, Streptococcus e Burkholderia, onde o complexo B. cepacia foi considerado o possível patógeno causador da mastoidite e meningite. Conclusão: O uso do mNGS associado a outros testes para detecção de microrganismos no LCR é importante para identificação destes patógenos no LCR. Dessa maneira, esse estudo pode gerar pesquisas futuras que permitam explorar as reads obtidas para cada amostra, sobretudo aquelas que não tiveram hits com nenhum grupo taxonômico, de forma a aumentar ainda mais a sensibilidade do teste. |
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