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Dissecting whole-genome sequencing-based online tools for predicting resistance in Mycobacterium tuberculosis: can we use them for clinical decision guidance? - 18/05/18

Doi : 10.1016/j.tube.2018.03.009 
Rita Macedo a, , 1 , Alexandra Nunes b, , 1 , Isabel Portugal c , Sílvia Duarte d , Luís Vieira d, e , João Paulo Gomes b
a National Reference Laboratory for Mycobacteria, Department of Infectious Diseases, National Institute of Health, Lisbon, Portugal 
b Bioinformatics Unit, Department of Infectious Diseases, National Institute of Health, Lisbon, Portugal 
c iMed.ULisboa–Research Institute for Medicines, University of Lisbon, Lisbon, Portugal 
d Innovation and Technology Unit, National Institute of Health, Lisbon, Portugal 
e Centre for Toxicogenomics and Human Health (ToxOmics), Genetics, Oncology and Human Toxicology, Nova Medical School, New University of Lisbon, Lisbon, Portugal 

Corresponding author. Department of Infectious Diseases, National Institute of Health, Avenida Padre Cruz, 1649-016 Lisboa, Portugal.Department of Infectious DiseasesNational Institute of HealthAvenida Padre CruzLisboa1649-016Portugal∗∗Corresponding author. Bioinformatics Unit, Department of Infectious Diseases, National Institute of Health, Avenida Padre Cruz, 1649-016 Lisbon, Portugal.Bioinformatics UnitDepartment of Infectious DiseasesNational Institute of HealthAvenida Padre CruzLisbon1649-016Portugal

Abstract

Whole-genome sequencing (WGS)-based bioinformatics platforms for the rapid prediction of resistance will soon be implemented in the Tuberculosis (TB) laboratory, but their accuracy assessment still needs to be strengthened. Here, we fully-sequenced a total of 54 multidrug-resistant (MDR) and five susceptible TB strains and performed, for the first time, a simultaneous evaluation of the major four free online platforms (TB Profiler, PhyResSE, Mykrobe Predictor and TGS-TB).

Overall, the sensitivity of resistance prediction ranged from 84.3% using Mykrobe predictor to 95.2% using TB profiler, while specificity was higher and homogeneous among platforms. TB profiler revealed the best performance robustness (sensitivity, specificity, PPV and NPV above 95%), followed by TGS-TB (all parameters above 90%). We also observed a few discrepancies between phenotype and genotype, where, in some cases, it was possible to pin-point some “candidate” mutations (e.g., in the rpsL promoter region) highlighting the need for their confirmation through mutagenesis assays and potential review of the anti-TB genetic databases.

The rampant development of the bioinformatics algorithms and the tremendously reduced time-frame until the clinician may decide for a definitive and most effective treatment will certainly trigger the technological transition where WGS-based bioinformatics platforms could replace phenotypic drug susceptibility testing for TB.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Multidrug-resistant tuberculosis, Whole-genome sequencing, TB profiler, TGS-TB, PhyResSE, Mykrobe predictor

Abbreviations : AMK, CAP, CICLO, DST, EMB, ETH, FLQ, IGV, INH, KAN, LNZ, MDR-TB, MOX, MTBC, NPV, OFX, PAS, PPV, PZA, RMP, SNP, SRA, STR, TB, WGS, WHO, XDR-TB


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Vol 110

P. 44-51 - mai 2018 Retour au numéro
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