Development of a framework for identification of Candida Species and detection of antifungal resistance

Abstract

Invasive fungal infections affect millions of people around the world, and they are associated with high mortality rates, which in some cases can reach 90%. These infections have a high incidence in immunosuppressed patients. The most frequent pathogens that cause this type of infections belong to the Candida genus. Most of them have the ability to develop molecular mechanisms to fight antifungal treatment, which leads to the increase of antifungal resistance. The remarkable evolution in speed and cost of sequencing technologies, such as Next-Generation Sequencing, allowed whole genomes to be sequenced in a single run, becoming a solution with advantages over traditional methods. In the last years, the number of sequenced genomes increased dramatically. However, the number of bioinformatics systems to treat and analyze these data did not follow this growth, especially in clinical mycology. So, to address the lack of bioinformatics solutions applied to clinical mycology, a framework has been developed to allow the identification and detection of antifungal resistance in different species of the Candida genus. The framework is prepared to receive sequencing files from Illumina platforms and has the ability to identify a high range of fungi species. The detection of antifungal resistance is available for Candida albicans, Candida glabrata, Candida parapsilosis and Candida tropicalis, regarding ERG11 and FKS1 genes. The framework developed can be a great solution for any microbiology laboratory equipped with Next-Generation Sequencing platforms.

Em todo o mundo milhares de pessoas são afetadas por infeções fúngicas invasivas. Estas infeções estão associadas a altas taxas de mortalidade, que em alguns casos pode ultrapassar os 90%. A maioria das pessoas infetadas são doentes imunodeprimidos. O patogéneo mais frequente causador deste tipo de infeções pertence às espécies do género Candida. A maioria tem a capacidade de desenvolver mecanismos moleculares para o tratamento com antifúngicos, o que tem levado a um aumento da resistência aos antifúngicos. Com o crescimento das tecnologias de sequenciação, como é o caso de Next-Generation Sequencing, permitiu a sequenciação do genoma inteiro numa única reação, tornando-se uma solução com grandes vantagens em relação aos métodos tradicionais. Nos últimos anos, o número de genomas sequenciados aumentou exponencialmente. No entanto, o número de sistemas bioinformáticos de tratamento e análise deste tipo de dados não seguiu a mesma tendência, especialmente em micologia clínica. De forma a combater a ausência de soluções bioinformáticas aplicadas à micologia clínica, foi desenvolvida uma framework que permite a identificação e a deteção de resistência aos antifúngicos em espécies do género Candida. A framework recebe ficheiros de sequenciação provenientes da plataforma Ilumina e tem a capacidade de identificar um grande número de espécies de fungos. A deteção de resistência aos antifúngicos está disponível para Candida albicans, Candida glabrata, Candida parapsilosis e Candidn tropicalis relativamente aos genes ERGii e FKSi. A framework desenvolvida poderá ser uma boa solução para qualquer laboratório de microbiologia equipado com plataformas de Next-Generation Sequencing.