Meningiti subacute o croniche, l'NGS metagenomico del liquor aiuta a identificare gli agenti infettivi

Nei pazienti con meningite subacuta o cronica il sequenziamento di prossima generazione (next-generation sequencing [NGS]) metagenomico del liquido cerebrospinale (CSF) può essere utilizzato per aiutare la diagnosi. Lo evidenzia, con una serie di casi, un articolo pubblicato online su "JAMA Neurology", nel quale l'impiego di un algoritmo di punteggio ha notevolmente semplificato l'interpretazione dei dati NGS di pazienti con una vasta gamma di cause infettive di difficile identificazione.

Nei pazienti con meningite subacuta o cronica il sequenziamento di prossima generazione (next-generation sequencing [NGS]) metagenomico del liquido cerebrospinale (CSF) può essere utilizzato per aiutare la diagnosi. Lo evidenzia, con una serie di casi, un articolo pubblicato online su “JAMA Neurology”, nel quale l’impiego di un algoritmo di punteggio ha notevolmente semplificato l’interpretazione dei dati NGS di pazienti con una vasta gamma di cause infettive di difficile identificazione.

«L'identificazione delle cause infettive di meningite subacuta o cronica può essere una sfida per il clinico» premettono gli autori, guidati da Michael R. Wilson, dell’UCSF (University of California, San Francisco) Weill Institute for Neurosciences, San Francisco (USA). Dunque «sono necessari approcci diagnostici avanzati e privi di errori sistematici (bias)».

L’obiettivo degli autori, in questo articolo, è stato quello di presentare una serie di casi di pazienti con meningite subacuta o cronica diagnosticamente impegnativa utilizzando l’NGS metagenomico (mNGS) del CSF supportato da un profilo statistico generato da mNGS di campioni di controllo provenienti dall'ambiente e da pazienti non infetti.

La metagenomica – si ricorda - è un approccio basato sull'utilizzo di tecniche genomiche moderne per lo studio di comunità microbiche direttamente nel loro ambiente naturale, evitando così il problema del prelevamento e della coltivazione in laboratorio.

Sette partecipanti con sospette condizioni neuroinfiammatorie
«In questa serie di casi, i dati mNGS ottenuti dal CSF di 94 pazienti con disturbi neuroinfiammatori non infettivi e da un database di 24 campioni di controllo di acqua e di reagente sono stati utilizzati per sviluppare e implementare una metrica con punteggio ponderato in base agli z-score a livello di specie e di genere per gli allineamenti sia di nucleotide sia di proteina per prioritizzare e classificare i risultati dell’mNGS» spiegano gli autori.

L'RNA totale è stato estratto per l’mNGS dal CSF di 7 partecipanti con meningite subacuta o cronica che sono stati reclutati tra settembre 2013 e marzo 2017 come parte di uno studio multicentrico di scoperta di patogeni mNGS tra pazienti con sospette condizioni neuroinfiammatorie. «Le infezioni neurologiche identificate mediante mNGS in questi 7 partecipanti hanno rappresentato una vasta gamma di agenti patogeni» affermano Wilson e colleghi.

I pazienti sono stati indirizzati dalla University of California, dal San Francisco Medical Center (n = 2), dal Zuckerberg San Francisco General Hospital and Trauma Center (n = 2), dalla Cleveland Clinic (n = 1), dalla University of Washington (n = 1) e dal Kaiser Permanente (n = 1). «Uno z-score ponderato è stato utilizzato per filtrare i contaminanti ambientali e facilitare un'analisi e un triage efficienti dei dati» aggiungono i ricercatori.

Diagnosi semplificate dall’algoritmo di prioritizzazione dei dati mNGS
I principali outcome erano costituiti dagli agenti patogeni identificati dall'mNGS e dalla capacità di un modello statistico di stabilire le priorità, classificare e semplificare i risultati dell’mNGS stesso.

I 7 partecipanti avevano un'età compresa tra i 10 e i 55 anni e 3 di essi (43%) erano donne. Tra questi pazienti, utilizzando l’mNGS, sono stati identificati un verme parassita (Taenia solium, in 2 partecipanti), un virus (HIV-1) e 4 funghi (Cryptococcus neoformans, Aspergillus oryzae, Histoplasma capsulatum e Candida dubliniensis).

La valutazione dei dati mNGS con un algoritmo di punteggio ponderato basato sullo z-score ha ridotto i taxa microbici riportati di una media dell'87% (range: 41%-99%) quando sono stati rimossi i taxa con un punteggio combinato di 0 o inferiore, separando efficacemente le sequenze dell'agente patogeno ‘bona fide’ da sequenze ambientali spurie in modo tale che, in ciascun caso, il patogeno causale è stato trovato nei primi 2 microbi per punteggio identificati usando l'algoritmo.

«Diversi patogeni microbici sono stati identificati dall’mNGS nel CSF di pazienti con meningite subacuta o cronica diagnosticamente difficile, compreso un caso di neurocisticercosi subaracnoidea che era sfuggita alla diagnosi per 1 anno, il primo caso riportato di vasculite del sistema nervoso centrale causato da Aspergillus oryzae e il quarto caso segnalato di meningite da C. dubliniensis» osservano gli autori.

«La capacità di prioritizzare i dati metagenomici con un algoritmo di punteggio ha notevolmente chiarito l'interpretazione dei dati e ha evidenziato il problema dell'attribuzione di significato biologico agli organismi presenti nei campioni di controllo utilizzati per gli studi di sequenziamento metagenomico» concludono Wilson e colleghi.

Giorgio Ottone

Riferimento bibliografico:
Wilson MR, O'Donovan BD, Gelfand JM, et al. Chronic Meningitis Investigated via Metagenomic Next-Generation Sequencing. JAMA Neurol, 2018 Apr 16. doi:10.1001/jamaneurol.2018.0463. [Epub ahead of print]
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