Identificação de biomarcadores de SARS-CoV-2 e caracterização do microbioma de pacientes com COVID-19

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Lovison, Otávio von Ameln
• Orientador(a): Martins, Andreza Francisco
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: COVID-19; SARS-CoV-2; Microbiota
• Palavras-chave em Inglês: Microbiome; NGS; Omics
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/274747

O impacto da pandemia causada pelo vírus SARS-CoV-2 acometeu todas as nações e provocou uma crise sanitária global. A falta de infraestrutura - incluindo a carência de métodos de diagnóstico rápidos e custo-efetivos - ficou muito evidente, e foi uma importante limitação no controle da disseminação da COVID-19. Apesar da redução significativa no número de mortes e hospitalizações, devido à vacinação, o SARS- CoV-2 continua pandêmico, fato evidenciado pelos frequentes aumentos no número de casos. Além disso, o desenvolvimento científico impulsionado pela pandemia é aplicável em diversas outras situações, fazendo com que ainda seja importante o desenvolvimento de pesquisas acerca deste tema. As ciências “ômicas” apresentam grande potencial para aplicação no diagnóstico e monitoramento da COVID-19 e de outras doenças, infecciosas ou não. Por isso, este trabalho teve como objetivo identificar marcadores da COVID-19 e do SARS-CoV-2 com base em abordagens de proteômica e metagenômica visando o diagnóstico rápido e diferencial, bem como a relação do perfil funcional da comunidade microbiana com a doença. Foram incluídas neste estudo amostras de nasofaringe e orofaringe provenientes do Biobanco do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) e do Laboratório Exame. As amostras foram selecionadas de acordo com o resultado positivo/negativo previamente obtido no RT-qPCR para SARS-CoV-2. Para o desenvolvimento do método de diagnóstico, foi utilizada a tecnologia de MALDI-TOF MS para detecção de proteínas específicas de SARS-CoV-2 e marcadores de resposta imune do hospedeiro. Após um rápido pré- processamento para extração das proteínas virais da amostra, o lisado proteico foi submetido à aquisição em MALDI-TOF MS. Os espectros foram tratados e analisados utilizando ferramentas de bioinformática, e posteriormente utilizados no treinamento e validação de algoritmos de aprendizado de máquina, que obteve a acurácia de 78% na classificação das amostras entre positivas e negativas para SARS-CoV-2. Para as análises de microbioma, foram realizadas extrações de DNA das amostras e, após, amplificação da região V3V4 do gene 16S rRNA, os amplicons foram sequenciados na plataforma Illumina MiSeq. Um pipeline adaptado de pré-processamento e análise foi executado majoritariamente em R, na interface de desenvolvimento RStudio (utilizando principalmente os pacotes DADA2, vegan, phyloseq, ANCOMBC2 e ggplot2) e o software PICRUSt2, a fim de caracterizar as comunidades microbianas em termos de diversidade, composição, abundância diferencial, predição metabólica e associação com parâmetros laboratoriais. Nesta análise foi possível evidenciar uma menor alfa-diversidade e abundância diferencial, principalmente de táxons eubióticos, na COVID-19 severa. Além disso, uma série de rotas metabólicas relacionadas à modulação de resposta imune também apresentaram abundância diferencial reduzida neste grupo. O método em MALDI-TOF MS, implementado na prática diagnóstica, tem perspectiva de redução de custos na ordem de 80% em comparação com o RT-qPCR. A análise de microbioma tem o potencial de ampliar os conhecimentos sobre a patogênese da doença através da caracterização de biomarcadores microbianos, que podem ser utilizados como preditores diagnósticos ou para o desenvolvimento de novos fármacos probióticos.