Em uma tentativa de definir uma bioassinatura especifíca para diagnóstico da tuberculose (TB) pulmonar, esse estudo avaliou os níveis de expressão gênica em pacientes com TB, pneumonia e asma (OPD), e também em pacientes infectados latentemente com M. tuberculosis, e em pacientes não infectados com o bacilo. Foram analisados genes alvos específicos previamente testados por Maertzrdorf el at. (2011) como uma bioassinatura que sugere a diferenciação de casos de TB pulmonar a casos de TB latente: CD64, FCGR1B, GZMA, GBP5 and LTF. Nesse estudo foram realizadas análises estatísticas randomForest para calcular a especificidade e a sensibilidade de cada combinação feita entre os genes CD64, GZMA e GBP5, visando discriminar a diferença de expressão gênica entre individuos com TB e OPD. Essa bioassinatura nos proporcionou uma especificidade de 92,6% e uma sensibilidade de 95,5% para TB (o reverso para OPD). Os genes GZMA e GBP5 mostraram um poder de discriminação entre os grupos com fator de importância de 18,5 e 26,3, respectivamente para TB, e de 19,2 e 17,4, respectivamente para OPD. O gene CD64 teve seu fator de importância para TB de 8,5 e para OPD de 3,3. Nosso estudo sugere que a criação de uma ferramenta diagnóstica utilizando a bioassinatura estudada pode ser uma forma de ajudar a área clínica a diferenciar TB de OPD, apoiando a possibilidade de começar a trabalhar em níveis protéicos, com a intenção de criar ferramentas de diagnóstico mais rápidas, acessíveis e precisas, seguindo as recomendações da OMS de reduzir a incidência da TB no mundo. / In this study, in an attempt to define a TB-specific biosignature for diagnostics, we evaluated gene expression in TB, pneumonia and asthma patients, as well as healthy donors with latent M. tuberculosis infection (LTBI) and healthy non-infected donors (NIDs). We decided to pursue a targeted approach utilizing a specific set of genes previously validated by Maertzdorf et al. 2011 as a biosignature to discriminate TB patients and LTBI subjects: CD64, FCGR1B, GZMA, GBP5 and LTF. Random forest analysis was applied to calculate the specificity and sensitivity of each gene combination of CD64, GZMA and GBP5 to discriminate between TB and OPD. The combination of the 3 genes gave the highest accuracy in identifying TB and OPD patients. This biosignature gave a specificity of 92.6% and a sensitivity of 95.5% for TB (reverse for OPD). GZMA and GBP5 showed the highest discriminating power with an importance factor of 18.5 and 26.3, respectively for TB, of 19.2 and 17.4, respectively for OPD, versus CD64 importance of 8.5 for TB and 3.3 for OPD. Our study suggest that the creation of a diagnostic tool using the studied biosignature may be a way to help physician’s to differentiate TB from OPD and support the possibility to start to work at protein levels, using this to create faster, cheaper and accurate tools to diagnosis TB and to follow WHO recommendations to reduce global burden of TB incidence worldwide.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/104773 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Costa, Lucas Laux da |
| Contributors | Rossetti, Maria Lucia Rosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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