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En el siglo XXI, la tuberculosis farmacorresistente (TB-DR) es una catástrofe en evolución para los ya débiles programas nacionales de control de la tuberculosis, con casos confirmados que se duplican solo en los últimos 5 años, lo que representa casi un tercio de todas las muertes relacionadas con la resistencia a los antimicrobianos en todo el mundo1,2. El tratamiento exitoso de la TB-DR ha requerido convencionalmente regímenes de segunda línea más largos y tóxicos que el tratamiento para la tuberculosis sensible a los medicamentos. Además, los pacientes con TB-DR a menudo tienen importantes desafíos preexistentes a la adherencia, lo que contribuyó a la aparición de resistencia inicialmente3.
A diferencia de la infección por VIH, en la que se pueden utilizar cargas virales para controlar el tratamiento, las variables sustitutas de la respuesta al tratamiento en la tuberculosis se retrasan y no son fiables en un nivel individual4. El control de la adherencia de los pacientes, un importante predictor de la concentración de fármacos antituberculosos y la insuficiencia del tratamiento, también es un desafío. La adherencia autoinformada sufre de sesgo de recuerdo y el deseo de complacer a los proveedores5,,6. Los recuentos de píldoras y los sistemas de monitoreo de eventos de medicamentos (MEMS) pueden ser más objetivo7 pero no miden el consumo real de drogas8,9,10. Los niveles de fármacos en las biomatrices pueden proporcionar datos de adherencia y farmacocinéticos. Por lo tanto, los niveles plasmáticos de fármacos se utilizan comúnmente en la monitorización terapéutica de fármacos11,12. Sin embargo, en el contexto de la monitorización de la adherencia a los medicamentos, los niveles plasmáticos representan una exposición a corto plazo y están limitados por una variabilidad significativa dentro e interpaciente al determinar el rango de referencia de adherencia adecuado. Efectos de "capa blanca", donde la adherencia mejora antes de las visitas a la clínica o al estudio, complica aún más la capacidad de los niveles plasmáticos para proporcionar patrones precisos de adherencia a los medicamentos13.
El cabello es una biomatriz alternativa que puede medir la exposición a largo plazo a fármacos14,,15. Muchos fármacos y metabolitos endógenos se incorporan a la matriz de proteína capilar de la circulación sistémica a medida que crece el cabello. A medida que este proceso dinámico continúa durante el crecimiento del cabello, la cantidad de droga depositada en la matriz capilar depende de la presencia continua de la droga en circulación, haciendo del cabello una excelente lectura temporal de la ingesta de drogas. El cabello como biomatriz tiene la ventaja adicional de ser fácilmente recogido sin la necesidad de cadena de frío para el almacenamiento y el envío en comparación con la sangre. Además, el cabello no es biopeligroso, lo que proporciona ventajas de viabilidad adicionales en el campo.
Los niveles de drogas capilares se han utilizado durante mucho tiempo en aplicaciones forenses16. Durante la última década, los niveles de antirretroviral del cabello han demostrado utilidad en la evaluación de la adherencia a las drogas en el tratamiento y la prevención del VIH, a lo que nuestro grupo contribuyó. Se ha demostrado que los niveles de ARV en el cabello son los predictores independientes más fuertes de los resultados del tratamiento en la infección por VIH17,18,19,20,21. Para determinar si los niveles capilares de pacientes con TB-DR tendrán la misma utilidad para predecir el resultado del tratamiento, utilizamos LC-MS/MS para desarrollar y validar un método para analizar 11 medicamentos de TB-DR en muestras de cabello pequeño. Como evaluación inicial del rendimiento del ensayo, medimos los niveles de fármacos contra la tuberculosis retro en una muestra de conveniencia de pacientes con TB-DR que reciben terapia observada directamente (DOT) en el Cabo Occidental, Sudáfrica22.