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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Este protocolo foi otimizado para sequenciamento profundo direcionado de 18 regiões de resistência a medicamentos em Mycobacterium tuberculosis usando uma plataforma de sequenciamento de leitura longa, seguida de análise com um pipeline de bioinformática específico para tuberculose projetado para dados de leitura longa.
A Organização Mundial da Saúde (OMS) continua a enfatizar a necessidade urgente de um método diagnóstico rápido, econômico e fácil de usar para tuberculose (TB) e TB resistente a medicamentos (TB-DR). As tecnologias de sequenciamento de próxima geração (NGS), endossadas pela OMS, melhoraram significativamente a detecção de TB-DR. Entre eles, o NGS direcionado (tNGS) permite a detecção focada de mutações genéticas associadas à resistência a medicamentos, eliminando a necessidade de diagnósticos tradicionais baseados em cultura. Um ensaio tNGS amplamente utilizado fornece testes rápidos e abrangentes de suscetibilidade a medicamentos, mas foi otimizado principalmente para plataformas de sequenciamento com alta precisão. No entanto, o alto custo desses sistemas de sequenciamento limitou a acessibilidade em países de baixa e média renda, principalmente em toda a África. As tecnologias de sequenciamento portátil apresentam uma alternativa promissora, oferecendo flexibilidade e requisitos de infraestrutura reduzidos. Neste estudo, o DNA foi extraído de isolados de TB resistente à rifampicina (RR-TB), amplificado usando um ensaio tNGS e sequenciado em uma plataforma de sequenciamento portátil. Os mesmos produtos de amplificação também foram sequenciados em uma plataforma de sequenciamento de leitura curta de alta precisão para servir de referência. Os dados do sequenciador portátil foram processados usando um pipeline de bioinformática projetado para sequenciamento de leitura longa, enquanto os dados de sequenciamento de leitura curta foram analisados usando um aplicativo baseado na web estabelecido. A análise mostrou que a abordagem de sequenciamento de leitura longa identificou com sucesso variantes associadas à resistência de alta frequência detectadas por sequenciamento de leitura curta, mas exibiu limitações na detecção de variantes de baixa frequência.
A tuberculose (TB) continua a ser uma das principais causas de mortalidade em todo o mundo e representa um desafio contínuo de saúde pública, especialmente em países de baixa e média renda 1,2. Apesar das iniciativas destinadas a melhorar as medidas de controle da TB, os avanços têm sido lentos, em parte devido às dificuldades em obter técnicas diagnósticas rápidas, precisas, econômicas e abrangentes 3,4,5. Embora os métodos de diagnóstico molecular, como ensaios de sonda de linha (LPAs) e testes automatizados de amplificação de ácido nucleico (NAATs), tenham acelerado a identificação de TB e TB resistente a medicamentos (DR-TB), sua detecção limitada de mutação restringe o teste completo de suscetibilidade a medicamentos (DST). Essa limitação é particularmente significativa em países com alta carga de TB 6,7,8,9.
Para lidar com essas limitações, a Organização Mundial da Saúde (OMS) recomendou o uso de tecnologias de sequenciamento de nova geração (NGS), que surgiram como ferramentas poderosas para vigilância e detecção de resistência à TB10,11. Tanto o sequenciamento do genoma completo (WGS) quanto as abordagens de NGS direcionado (tNGS) oferecem uma cobertura de mutação mais ampla, permitindo a identificação de variantes associadas à resistência em vários medicamentos 8,12,13,14,15. Embora o sequenciamento do genoma completo (WGS) forneça um relatório DST abrangente, sua dependência da cultura o torna inadequado para diagnósticos rápidos, pois a cultura pode levar até seis semanas 15,16,17. O NGS direcionado oferece uma alternativa melhor, pois não depende da cultura; O sequenciamento pode ser realizado diretamente de espécimes clínicos18. Como resultado, a OMS recomendou o uso de três ensaios de tNGS para DST: Ensaio Deeplex Myc-TB: Este ensaio detecta resistência à rifampicina, isoniazida, fluoroquinolonas, aminoglicosídeos (amicacina, canamicina, capreomicina), etambutol, pirazinamida e etionamida 19,20,21. Ensaio de TB sentinela: Tem como alvo a resistência à rifampicina, isoniazida, fluoroquinolonas e drogas injetáveis de segunda linha18,20. Ensaio AQ-TB: identifica resistência à rifampicina, isoniazida, fluoroquinolonas e medicamentos injetáveis de segunda linha. Esses ensaios foram otimizados para uso na plataforma de leitura curta devido à sua alta precisão20. As plataformas de leitura longa ONT MinION, por outro lado, fornecem dados em tempo real, portabilidade e potencial de implementação econômica22,23. No entanto, o uso generalizado de NGS é limitado pelas demandas de infraestrutura e custo, especialmente com sistemas de leitura curta10.
O ensaio Deeplex é o mais abrangente dos três ensaios recomendados. O ensaio foi originalmente projetado para realizar PCR multiplex em 18 regiões associadas à resistência a 13 medicamentos anti-TB. No entanto, a OMS recomendou para 10 medicamentos anti-TB, indicando sensibilidade e especificidade suficientes. Este estudo otimizou-o para uso com o ONT MK1B MinION, uma plataforma de sequenciamento de leitura longa. O sistema de célula de fluxo portátil e reutilizável desta plataforma reduz os custos de infraestrutura e potencialmente sequenciamento por amostra 4,22,23. Embora outros ensaios compatíveis com leitura longa tenham sido desenvolvidos, eles tendem a ter um escopo limitado de DST, normalmente visando apenas uma faixa estreita de genes de resistência. Em contraste, o ensaio oferece ampla cobertura de alvos, tornando-o uma ferramenta de diagnóstico mais abrangente para DST descentralizado24,25. Uma lista detalhada dos alvos genômicos amplificados pelo ensaio e suas associações de medicamentos correspondentes é fornecida na Tabela 1, destacando as capacidades diagnósticas do ensaio25.
Antes da extração do DNA, as amostras devem ser descontaminadas e inativadas em condições de Nível de Biossegurança 3 (BSL-3), seguindo as precauções de segurança necessárias 25,26,27. A amplificação interna e os controles externos devem ser incorporados em cada corrida, com a contaminação rastreada por meio de controles negativos e avaliações laboratoriais de rotina25. Métricas de qualidade importantes, incluindo profundidade de leitura, amplitude de cobertura e sucesso de amplificação, devem ser avaliadas após o sequenciamento. Para sequenciamento direcionado, a OMS aconselha uma profundidade mínima de leitura de 100x para cada amplicon e cobertura adequada de todas as regiões de resistência a medicamentos direcionadas para permitir a detecção de variantes menores presentes em ≥5%28. A Organização Mundial da Saúde endossa esses métodos de sequenciamento direcionados para identificar resistência a medicamentos de primeira e segunda linha, assumindo que sistemas de garantia de qualidade sejam estabelecidos e que todas as regiões-alvo sejam suficientemente cobertas28.
Esta pesquisa foi conduzida como parte do projeto TS ELiOT, que recebeu aprovação ética do Comitê de Ética em Pesquisa Humana (HREC) da Universidade de Stellenbosch (N21/09/093) em 20 de outubro de 2021. Além disso, obteve autorização da Western Cape Health Research para o uso de instalações governamentais. As amostras foram coletadas por meio de um esforço colaborativo com o NHLS Green Point e a Universidade de Stellenbosch, sob o número de aprovação SU HREC N09/11/296. Os reagentes e os equipamentos utilizados estão listados na Tabela de Materiais.
1. Preparação da amostra
2. Preparação da biblioteca ONT
3. Análise pós-sequenciamento
O método de extração de DNA selecionado foi escolhido por sua eficiência e rendimento superior em comparação com outras técnicas rápidas. Ele produziu consistentemente DNA genômico de alta qualidade (gDNA) e a integração de uma etapa de limpeza baseada em grânulos ajudou a minimizar o tempo de processamento e reduzir os custos por amostra. Isso foi alcançado eliminando a necessidade de avaliações adicionais de controle de qualidade, como medições espectrofotométricas, com a fluorometria como a única ferramenta de quantificação de DNA. As concentrações pós-PCR foram consideradas ideais para sequenciamento nas plataformas de leitura curta e longa (Tabela 2). A integridade do amplicon foi confirmada por meio da análise de fragmentos por eletroforese em gel de agarose (Figura 2). No entanto, os isolados 89 e 136 foram excluídos do sequenciamento de leitura longa devido à concentração insuficiente de amplicon, conforme refletido na Tabela 2 e na Figura 2.
O fluxo de trabalho completo, desde a extração de DNA até a geração de resultados na plataforma de leitura longa, foi concluído em 36 horas, excluindo pausas, e provou ser compatível com o tempo de resposta necessário para o sequenciamento de leitura curta (Tabela 3). Os dados de sequenciamento de leitura curta foram analisados usando um pipeline baseado na web otimizado para essa plataforma, enquanto os dados de leitura longa foram processados usando o pipeline ONT-NF-TB, conforme descrito na seção Protocolo.
Um total de 140 amostras foram analisadas, sequenciadas em 7 execuções em 7 pontos de tempo diferentes. A profundidade média de cobertura em todos os genes associados à resistência foi de 6087X para dados de leitura curta e 4462X para dados de leitura longa. A profundidade de cobertura variou entre genes e amostras, com o gene rrs exibindo a menor cobertura média em ambas as plataformas, 128,82X para leitura curta e 99,46X para leitura longa. Em contraste, o gene eis demonstrou a maior cobertura, com valores de 21.955,1X e 22.242,08X, respectivamente (Figura 3). Apesar dessa variabilidade, a amplitude da cobertura permaneceu consistentemente alta em 99,9% para ambas as abordagens de SEQUENCIAMENTO DIRECIONADO, indicando representação quase completa das regiões-alvo.
Uma análise comparativa dos resultados do sequenciamento revelou um alto nível de concordância entre as duas plataformas para vários medicamentos anti-TB importantes. Variantes de alta frequência associadas à resistência ao etambutol (EMB), fluoroquinolonas (FQs), canamicina (KAN), amicacina (AMK) e capreomicina (CAP) foram detectadas com 100% de concordância. Nenhuma mutação associada à resistência foi identificada para linezolida (LZD), bedaquilina (BDQ) ou clofazimina (CFZ) em nenhuma das plataformas. No entanto, observou-se concordância reduzida para as variantes associadas à estreptomicina, com uma taxa de 71,43%. A sensibilidade de detecção para os principais genes associados à resistência, rpoB (rifampicina (RIF)), katG/fabG1/ahpC/inhA (isoniazida (INH)), fabG1/inhA (etionamida (ETH)) e pncA (pirazinamida (PZA)), variou de 89,47% a 96,77%. No geral, a taxa de concordância para todas as variantes de alta frequência entre as duas plataformas foi de 93,02%. A discordância foi predominantemente observada em variantes de baixa frequência, que foram frequentemente detectadas pelo algoritmo de leitura curta, mas perdidas pelo pipeline de leitura longa (Tabela 4).

Figura 1: Visão geral do método, desde a preparação da amostra até a geração de um relatório a partir dos pipelines de análise. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Análise de fragmentos de amplicon de 21 isolados e 3 controles (controle positivo, controle interno e controle negativo). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Comparação da profundidade de cobertura entre os genes. O gráfico de violino exibe a profundidade de cobertura de leitura de sequenciamento, com dados de leitura curta mostrados em laranja e dados ONT em azul. O eixo x representa os genes, enquanto o eixo y indica o valor da profundidade de cobertura, oferecendo uma comparação visual da profundidade de sequenciamento entre as duas saídas de SEQUENCIAMENTO DIRECIONADO para cada gene. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Tabela 1: As regiões visadas pelos ensaios, juntamente com o medicamento correspondente associado à mutação nessas regiões específicas. Clique aqui para baixar esta tabela.
Tabela 2: Concentrações de qubit do DNA e subsequentes amplicons de PCR. Clique aqui para baixar esta tabela.
Tabela 3: A avaliação do tempo total desde a extração do DNA até a obtenção dos resultados. Clique aqui para baixar esta tabela.
Tabela 4: Previsões de suscetibilidade a medicamentos. Uma comparação de 140 saídas de leitura curta e longa. Clique aqui para baixar esta tabela.
Nenhum.
Este protocolo foi otimizado para sequenciamento profundo direcionado de 18 regiões de resistência a medicamentos em Mycobacterium tuberculosis usando uma plataforma de sequenciamento de leitura longa, seguida de análise com um pipeline de bioinformática específico para tuberculose projetado para dados de leitura longa.
Gostaríamos de expressar nossa sincera gratidão ao Centro SAMRC de Tuberculose da Universidade de Stellenbosch por fornecer os recursos e instalações essenciais. Também somos profundamente gratos ao Estudo TS ELiOT por fornecer as amostras que foram parte integrante deste estudo.
| 15 mL & Tubos de ligação Lo de 1,5 mL ou 2 mL | Eppendorf | EP0030108051-250EA | |
| Escada de 1kb | Thermo Fisher Scientific | SM0311 | |
| Tubos de tampa de rosca de 2 mL | Especialidades Científicas Inc | P2TUB056C-0001.5ST | |
| Contas de vidro estéreis de 2 mm | Sigma-Aldrich | Z273627-1EA | |
| Conta de XP AMPure | Beckman Colter | A63881 | |
| Deeplex Myc-TB | GenoScreen | 20090205 | |
| Câmara de eletroforese | Thermo Fisher Scientific | A25977 | |
| Álcool etílico, puro | Sigma-Aldrich | E7023-500ML | |
| Homogeneizador FastPrep | MP Biomédicos | 116005500 | |
| Pontas de pipeta de filtro (10 & micro; L) | Bio-Smart Scientific | FT-10-R | |
| Pontas de pipeta de filtro (1000 & micro; L) | Bio-Smart Scientific | FT-1000-R | |
| Pontas de pipeta de filtro (20 & micro; L) | Bio-Smart Scientific | FT-20-R | |
| Pontas de pipeta de filtro (200 & micro; L) | Bio-Smart Scientific | FT-200-R | |
| Célula de fluxo | Oxford Nanopore Technologies | FLO-MIN114 | |
| Bloco de aquecimento | Eppendorf | 5382000031 | |
| Matriz InstaGene | Bio-Rad | BBRD7326030 | |
| Rack Magnético & nbsp; | Thermo Fisher Scientific | 12321D | |
| Microcentrífuga | Eppendorf | 5406000046 | |
| Apaniguado | Oxford Nanopore Technologies | MK1B | |
| Kit de código de barras nativo V14 | Oxford Nanopore Technologies | SQK-NBD114.24 | |
| NEB Blunt/TA Ligase Master Mix | NEB | M0367 | |
| Módulo de Ligadura Rápida NEBNext | NEB | E6056 | |
| NEBNext Ultra II Módulo de reparo de extremidade/dA-recuo | NEB | E7546 | |
| Água livre de nuclease (NFW) | Thermo Fisher Scientific | AM9937 | |
| Pipetas (P10, P20, P200 e P1000) | Eppendorf | EP3123000918-1EA | |
| Tubos de ensaio de Qubit | Thermo Fisher Scientific | Q32856 | |
| Kit de Ensaio HS de Qubit dsDNA | Thermo Fisher Scientific | P33231 | |
| Fluorômetro de qubits | Thermo Fisher Scientific | Q33226 | |
| Cepa de gel de DNA segura para SYBR | Thermo Fisher Scientific | S33102 | |
| UltraPure Agarose | Thermo Fisher Scientific | 17852 | |
| Transiluminador Universal Hood III (Sistema Molecular Imager Gel Doc XR) | Bio-Rad | 170-8170 | |
| Misturador de vórtice | Lasec | WMBB0L0E0216 |