Vigilância Genômica e Resistoma em UTIs: Desvendando Klebsiella pneumoniae e Acinetobacter baumannii com Dashboard Interativo

1. Introdução: O Desafio da Resistência Antimicrobiana nas UTIs Brasileiras

A resistência antimicrobiana (AMR) em patógenos bacterianos oportunistas é uma das ameaças mais severas à saúde pública global. No ambiente de Terapia Intensiva (UTI), onde pacientes imunocomprometidos e em uso de dispositivos invasivos enfrentam infecções hospitalares graves, bactérias Gram-negativas multirresistentes como Klebsiella pneumoniae produtora de carbapenemase (KPC) e Acinetobacter baumannii resistente a carbapenêmicos (CRAB) impõem desfechos clínicos desafiadores e escassez de opções terapêuticas.

Contudo, monitorar a disseminação desses patógenos apenas por testes fenotípicos tradicionais já não é suficiente. É preciso investigar a arquitetura genômica das cepas circulantes: quais clones estão se expandindo? Quais determinantes de resistência estão em plasmídeos ou integrons? Como as mutações cromossômicas afetam antimicrobianos de última linha, como a colistina?

Neste artigo, compartilhamos os bastidores e os achados genômicos de um amplo estudo multicêntrico prospectivo conduzido em seis hospitais terciários de São Paulo, coordenado pelo Prof. Dr. Eduardo Alexandrino Servolo de Medeiros (Disciplina de Infectologia / LEMC / UNIFESP), no qual atuei diretamente na curadoria genômica, auditoria bioinformática e desenvolvimento das ferramentas analíticas. Para tornar esse volume expressivo de dados acessível, construímos um dashboard analítico completo, que disponibilizamos interativamente aqui no blog!

2. A Casuística Multicêntrica e o Pipeline de Bioinformática

O estudo acompanhou UTIs de seis grandes centros hospitalares paulistas: Hospital São Paulo (HSP), Hospital Estadual de Diadema (HED), Hospital Municipal de Barueri (HMB), Hospital Geral de Pirajussara (HGPI), Hospital Geral de Guarulhos (HGG) e Hospital Geral de Pedreira (HGPE).

A partir de 290 coletas brutas iniciais de vigilância ativa (swabs retais) e culturas diagnósticas, aplicamos critérios estritos de controle de qualidade (QC) e inclusão epidemiológica, consolidando uma coorte definitiva de 236 isolados com Sequenciamento de Genoma Completo (WGS) na plataforma Illumina NextSeq 1000:

O Papel Decisivo da Curadoria em Bioinformática: Lições Práticas

Na rotina da bioinformática clínica, pipelines automatizados "fora da caixa" frequentemente produzem armadilhas que apenas uma curadoria especializada consegue desvendar:

1. A armadilha do gene mgrB na resistência à colistina: em K. pneumoniae, a inativação de mgrB é a principal causa de resistência a polimixinas. No entanto, ferramentas padrão baseadas em alinhamento de SNPs pontuais acusavam que a maioria dos isolados resistentes não tinha mutação em mgrB. Ao inspecionar a cobertura de bases, identificamos que 28 isolados resistentes tinham 0% de cobertura no gene mgrB — ou seja, haviam sofrido deleção estrutural completa ou interrupção por sequências de inserção (IS). Ao corrigir o artefato, revelou-se que 77,8% (35/45) dos isolados resistentes à colistina possuem inativação funcional de mgrB!
2. Detecção e exclusão de quimeras/contaminações: o isolado HED-117-ACB chamava a atenção por exibir 304 genes de virulência (contra a média de 111 de Acinetobacter). Uma auditoria profunda revelou a presença de vias completas de biossíntese de piocianina, pioverdina e sistemas de secreção tipo III exclusivos de Pseudomonas aeruginosa. Tratava-se de contaminação microbiológica pré-sequenciamento que, se não fosse auditada, distorceria gravemente as publicações do grupo.
3. Harmonização internacional de breakpoints (BrCAST/EUCAST vs. CLSI): alinhamos os laudos entre a norma brasileira da ANVISA (BrCAST v14.0) e o padrão internacional (CLSI M100). Para colistina em A. baumannii, por exemplo, a categoria "Sensível" não existe no CLSI (CIM ≤ 2 µg/mL é classificada como Intermediário), exigindo relatórios duplos para compatibilidade com periódicos estrangeiros de alto impacto.

3. Principais Achados Biológicos Revelados pelo WGS

5. Como Executar e Publicar a Aplicação Shiny

Se você deseja executar a versão R Shiny do dashboard em sua própria máquina ou implantá-la no shinyapps.io, o código está totalmente preparado e modularizado.

Execução local no R / RStudio

# Instalar os pacotes necessários
install.packages(c("shiny", "bslib", "DT", "plotly", "rsconnect", "bsicons"))

# Executar a aplicação
shiny::runApp("app.R")

Publicação no shinyapps.io

Basta inserir suas credenciais do shinyapps.io (Account → Tokens → Show):

library(rsconnect)

rsconnect::setAccountInfo(
  name   = "logikbioinfo",
  token  = "SEU_TOKEN",
  secret = "SEU_SECRET"
)

rsconnect::deployApp(
  appDir        = getwd(),
  appPrimaryDoc = "app.R",
  appName       = "amr-genomics-multicenter-unifesp"
)

6. Conclusão e Serviços LogikBioinfo

A integração entre microbiologia clássica, sequenciamento de última geração e bioinformática curada é o padrão-ouro contemporâneo para pesquisas de alto impacto e vigilância em saúde. Casos como a elucidação do mecanismo de mgrB e a identificação do cluster NDM-1 em Diadema evidenciam que a análise bioinformática detalhada vai muito além da geração de tabelas brutas: ela transforma sequências de nucleotídeos em conhecimento epidemiológico acionável.