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Mycobacterium tuberculosis complex whole-genome sequencing in New York State: Implementation of a reduced phenotypic drug susceptibility testing algorithm - 07/09/23

Doi : 10.1016/j.tube.2023.102380 
Joseph Shea a, , Tanya A. Halse a , Herns Modestil b , Cheryl Kearns c , Randal C. Fowler d , Cherry-Ann Da Costa-Carter d , Ulrike Siemetzki-Kapoor d , Melissa Leisner a , Pascal Lapierre a , Donna Kohlerschmidt a , Marie-Claire Rowlinson a , Vincent Escuyer a , Kimberlee A. Musser a
a Wadsworth Center, New York State Department of Health, Albany, NY, USA 
b New York City Bureau of Tuberculosis Control, New York City, NY, USA 
c New York State Department of Health, Albany, NY, USA 
d Public Health Laboratory, New York City Department of Health and Mental Hygiene, New York City, NY, USA 

Corresponding author.

Abstract

Whole-genome sequencing (WGS) can predict drug resistance and antimicrobial susceptibility in Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC) and has shown promise in partially replacing culture-based phenotypic drug susceptibility testing (pDST).

We performed a two-year side by side study comparing the prediction of drug resistance and antimicrobial susceptibility by WGS molecular DST (mDST) to pDST to determine resistance at the critical concentration by Mycobacterial Growth Indicator Tube (MGIT) and agar proportion testing. Negative predictive values of WGS results were consistently high for the first-line drugs: rifampin (99.9%), isoniazid (99.0%), pyrazinamide (98.5%), and ethambutol (99.8%); the rates of resistance to these drugs, among strains in our population, are 2.9%, 10.4%, 46.3%, and 2.3%, respectively. WGS results were available an average 8 days earlier than first-line MGIT pDST.

Based on these findings, we implemented a new testing algorithm with an updated WGS workflow in which strains predicted pan-susceptible were no longer tested by pDST. This algorithm was applied to 1177 isolates between October 2018 and September 2020, eliminating pDST for 66.6% of samples and reducing pDST for an additional 22.0%. This algorithm change resulted in faster turnaround times and decreased cost while maintaining comprehensive antimicrobial susceptibility profiles of all culture-positive MTBC cases in New York.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Mycobacterium tuberculosis, Whole genome sequencing, Susceptibility, Algorithm, Molecular DST, Phenotypic DST, Bioinformatic pipeline, Prediction of resistance


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