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Biomarkers for discrimination between latent tuberculosis infection and active tuberculosis disease - 18/04/17

Doi : 10.1016/j.jinf.2016.11.010 
Eun-Jeong Won a, e, Jung-Ho Choi a, e, Young-Nan Cho b, Hye-Mi Jin b, Hae Jin Kee c, Yong-Wook Park c, Yong-Soo Kwon d, , Seung-Jung Kee a,
a Department of Laboratory Medicine, Chonnam National University Medical School and Hospital, Gwangju, Republic of Korea 
b Department of Rheumatology, Chonnam National University Medical School and Hospital, Gwangju, Republic of Korea 
c Heart Research Center, Chonnam National University Hospital, Gwangju, Republic of Korea 
d Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, Chonnam National University Medical School and Hospital, Gwangju, Republic of Korea 

Corresponding author. Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, Chonnam National University Medical School and Hospital, 42 Jebong-ro, Dong-gu, Gwangju 61469, Republic of Korea.Department of Pulmonary and Critical Care MedicineChonnam National University Medical School and Hospital42 Jebong-ro, Dong-guGwangju61469Republic of Korea∗∗Corresponding author. Department of Laboratory Medicine, Chonnam National University Medical School and Hospital, 42 Jebong-ro, Dong-gu, Gwangju 61469, Republic of Korea.Department of Laboratory MedicineChonnam National University Medical School and Hospital42 Jebong-ro, Dong-guGwangju61469Republic of Korea

Summary

Objective

We aimed to determine whether combinations of multiplex cytokine responses could differentiate Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection states.

Methods

Mtb-specific antigen-induced and unstimulated cytokines were measured by Luminex assay in supernatants of QuantiFERON® Gold In-Tube assay (QFT) in 48 active pulmonary TB patients (TB), 15 latent TB infection subjects (LTBI), and 13 healthy controls (HCs).

Results

Among the 29 cytokines, eight Mtb antigen-specific biomarkers (GM-CSF, IFN-γ, IL-1RA, IL-2, IL-3, IL-13, IP-10, and MIP-1β) in the Mtb-infected group were significantly different from those of the HCs. Five Mtb-specific biomarkers (EGF, GM-CSF, IL-5, IL-10, and VEGF), two unstimulated biomarkers (TNF-α[Nil] and VEGF[Nil]), and one Mtb-specific biomarker ratio (IL-2/IFN-γ) showed significant differences between active TB and LTBI. Three unstimulated biomarkers (IL-8[Nil], IL-13[Nil], and VEGF[Nil]) and 5 Mtb-specific biomarkers (IFN-γ, IL-2, IL-3, IP-10, and VEGF) were significantly different between active TB and non-active TB groups. Combinations of three cytokine biomarkers resulted in the accurate prediction of 92.1–93.7% of Mtb-infected cases and 92.3–100% of HCs, respectively. Moreover, combinations of five biomarkers accurately predicted 90.9–100% of active TB cases and 80–100% of LTBI subjects, respectively. In discriminating between active TB and non-active TB regardless of QFT results, combinations of six biomarkers predicted 79.2–95.8% of active TB cases and 67.9–89.3% of non-active TB subjects.

Conclusions

Taken together, our data suggest that combinations of whole blood Mtb antigen-dependent cytokines could serve as biomarkers to determine TB disease states. Especially, VEGF is highlighted as a key biomarker for reflecting active TB, irrespective of stimulation.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Combinations of cytokine biomarkers improved the detection of Mtb-infection.
Biomarkers improved the ability to discriminate between active TB and LTBI.
Biomarkers improved the ability to discriminate between active TB and non-active TB.
VEGF is a key biomarker for reflecting active TB.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Pulmonary tuberculosis, Latent tuberculosis, Cytokines, Interferon-gamma release assay


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Vol 74 - N° 3

P. 281-293 - mars 2017 Retour au numéro
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