Diversidade microbiana no líquido cefalorraquidiano de pacientes com neuroinfecção
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Autor(a) principal: | |
| Outros Autores: | , |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Ciências Biológicas Brasil UFAM Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10055 |
Resumo: | 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. |