Una biosignatura proteica de tres marcadores distingue la tuberculosis de otras enfermedades respiratorias en niños gambianos

ANTECEDENTES: Nuestro estudio tuvo como objetivo identificar una biosignatura de citoquinas del huésped que pudiera distinguir la tuberculosis infantil (TB) de otras enfermedades respiratorias (OD). MÉTODOS: Se midieron las respuestas de citoquinas en niños reclutados prospectivamente con síntomas sugestivos de TB en sobrenadantes de ensayos de sangre entera, recolectados tras incubación nocturna, utilizando una plataforma Luminex. Usamos modelos de regresión logística con penalización de Operador de Selección y Contracción Absoluta Mínima (LASSO) para identificar la biosignatura óptima asociada con la enfermedad de TB confirmada en el conjunto de entrenamiento. Posteriormente, evaluamos su rendimiento en el conjunto de prueba. HALLAZGOS: De los 431 niños incluidos en el estudio, 44 tenían TB confirmada bacteriológicamente, 60 tenían TB clínicamente diagnosticada mientras que 327 tenían OD. Todos los niños eran VIH-negativos. La aplicación de modelos de regresión LASSO al conjunto de entrenamiento (n = 260) resultó en la combinación de IL-1ra, IL-7 e IP-10 de muestras no estimuladas como la biosignatura de citoquinas óptimamente discriminante asociada con TB confirmada bacteriológicamente. En el conjunto de prueba (n = 171), esta biosignatura distinguió a los niños diagnosticados con enfermedad de TB, independientemente de la confirmación microbiológica, de OD con un área bajo la curva característica del operador receptor (AUC) de 0•74 (IC del 95%: 0•67, 0•81), y demostró sensibilidad y especificidad del 72•2% (IC del 95%: 60•4, 82•1%) y 75•0% (IC del 95%: 64•9, 83•4%) respectivamente, con su rendimiento independiente de su grupo de edad y su estado nutricional ajustado por edad y sexo. INTERPRETACIÓN: Esta novedosa biosignatura de TB infantil derivada de sobrenadantes no estimulados es prometedora. La validación independiente con mayor optimización mejorará su rendimiento y potencial de traducción. FINANCIAMIENTO: Beca Steinberg (Universidad McGill); Grand Challenges Canada; Subvención del Programa MRC.