Decoding tuberculosis transmission and drug resistance in Valencia Region using whole genome sequencing
NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Decoding tuberculosis transmission and drug resistance in Valencia Region using whole genome sequencing

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Decoding tuberculosis transmission and drug resistance in Valencia Region using whole genome sequencing

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dc.contributor.advisor Comas Espadas, Iñaki
dc.contributor.author Cancino Muñoz, Irving Norberto
dc.contributor.other Departament de Genètica es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-09T07:21:38Z
dc.date.available 2020-09-10T04:45:06Z
dc.date.issued 2020 es_ES
dc.date.submitted 16-10-2020 es_ES
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10550/75450
dc.description.abstract La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa causada y transmitida por miembros patógenos que pertenecen al complejo de Mycobacterium tuberculosis (MTBC). En el 2018, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estimó que 10 millones de personas se infectaron de TB, de los cuales, 1,45 millones de casos murieron a causa de esta. Con estos números, la TB es una de las diez principales causas de muerte en todo el mundo. La TB se transmite por el aire a través de gotas en aerosol generadas al toser por una persona contagiada, por lo que, el sitio de infección más común es el sistema respiratorio. La transmisión es la causa principal de TB en países de alta y baja incidencia. Por este motivo, la interrupción de la transmisión es esencial para reducir la incidencia de TB y avanzar hacia su erradicación. Se estima que una cuarta parte de la población mundial está infectada por tuberculosis latente, que se caracteriza por no padecer y/o manifestar síntomas de TB, y presumiblemente no transmitir la enfermedad. El tratamiento de la tuberculosis tiene como principal objetivo curar a todos los pacientes que presenten la enfermedad activa o latente, además, de detener la transmisión o al menos minimizarla. La secuenciación de genomas completos (WGS, por sus siglas en inglés) se está convirtiendo en una herramienta esencial en el campo de la TB, no solo en las áreas de investigación básica sino también en el diagnóstico de la enfermedad con aplicaciones directas a la salud pública. Actualmente, se tiene la capacidad de secuenciar el genoma completo de cientos de cepas de MTBC al mismo tiempo. Las principales aplicaciones de WGS en tuberculosis son: 1) mejorar la predicción de la sensibilidad de los fármacos antituberculosos; 2) detección rápida de grupos de transmisión; 3) vigilancia genómica-epidemiológica de los diferentes genotipos que circulan en una zona específica; y 4) la identificación y clasificación de cepas en linajes pertenecientes al MTBC. En esta tesis, utilizamos WGS para caracterizar genómicamente aislados clínicos de MTBC de la región de Valencia. Mediante un estudio genómico-epidemiológico, estimamos la tasa de transmisión e identificamos factores de riesgo asociados a dicha transmisión. También evaluamos el uso de WGS para predecir resistencia a fármacos antituberculosos en la población estudiada, así como para identificar nuevas mutaciones asociadas a resistencia, con el fin de guiar y personalizar el tratamiento de un paciente con tuberculosis crónica. Finalmente, estudiamos la diversidad genómica global de MTBC para proponer un método alterno, eficiente y rápido para el genotipado de aislados. En conclusión, demostramos que la técnica de WGS es una herramienta precisa y confiable para detectar eventos de transmisión y predecir la resistencia a fármacos contra la TB, que podría utilizarse como metodología esencial en el sistema de vigilancia epidemiológica de salud pública a nivel regional y nacional. es_ES
dc.format.extent 266 p. es_ES
dc.language.iso en es_ES
dc.subject tuberculosis es_ES
dc.subject transmission es_ES
dc.subject drug resistance es_ES
dc.subject genomics es_ES
dc.subject epidemiology es_ES
dc.title Decoding tuberculosis transmission and drug resistance in Valencia Region using whole genome sequencing es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::CIENCIAS DE LA VIDA es_ES
dc.description.abstractenglish Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by the airborne transmitted bacterial pathogens belonging to the Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC). Tuberculosis is a curable and preventable disease although it is one of the top ten causes of death worldwide according to the World Health Organization (WHO). The last report of the WHO estimated that 10 millions of people got infected with TB in 2018. Of these, 1.45 million cases died because of TB disease. TB can be transmitted in aerosolized droplets by coughing from a person with active disease. Thus, the most common infection site is the respiratory system but any organ can be infected. Transmission is the main cause of the number of TB cases in high-burden countries, but also low-burden regions. Interrupting transmission is essential in order to reduce the TB incidence and to advance towards eradication. It is estimated that about one-quarter of the worldwide population has latent TB (LTBI), which is characterized by no suffering TB symptoms and presumably non transmissible disease. Treatment of TB aims to cure all the patients that had active or LTBI to stop the transmission of the disease or at least minimize it. Nowadays, WGS is becoming an essential tool in the TB field, not only in basic research areas but also in diagnostics and public health. Currently, we have the ability to whole-genome sequence from dozens to thousand MTBC strains at the same time. In fact, MTCB has become the most whole-genome sequenced pathogen bacteria. the main WGS applications in TB focused on disease control by: 1) improving drug susceptibility prediction; 2) rapid detection of transmission clusters; 3) strain genotype surveillance across country borders and 4) diagnosis of MTBC strains and lineage identification. In this thesis, we used WGS to genomically characterize a large proportion of MTBC clinical isolates from Valencia Region. First, we performed an epidemiological study, estimated the genomic transmission rate and identified risk factors associated. Second, we also evaluated the use of WGS to predict drug resistance in the studied population and to identify novel resistance determinants and assist on personalizing the treatment of a challenging TB patient. Finally, we studied the global genomic diversity of the bacteria to propose a new, efficient and rapid methodology for strain genotyping. Our results were compared with those of the local health system. To our knowledge, this is the first regional and likely national project of this kind. We demonstrated that WGS is an accurate and reliable tool for detecting TB transmission events and predicting drug resistance. It could become a transformative methodology for the public health surveillance system. es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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