Ocena wpływu wspomaganej komputerowo diagnostyki rentgenowskiej i innych narzędzi segregacyjnych na optymalizację zorientowanego na Xpert, społecznościowego wyszukiwania aktywnych przypadków gruźlicy i COVID-19

Gruźlica (TB) jest obecnie najczęstszą przyczyną śmierci w wielu krajach afrykańskich. Wpływa na to kilka czynników; jednak transmisja jest mechanizmem, za pomocą którego te czynniki ryzyka przekładają się na aktywną gruźlicę. Na całym świecie ~35% (prawie 1 na 3) przypadków gruźlicy jest „przeoczonych” (pozostają niezdiagnozowane lub niewykryte). W Afryce Subsaharyjskiej 40-50% przypadków gruźlicy pozostaje niezdiagnozowanych w społeczności, a około 30% takich przypadków daje wynik mikroskopowy. Te „pominięte” przypadki gruźlicy (na poziomie podstawowej opieki zdrowotnej) służą jako rezerwuar, który poważnie osłabia kontrolę gruźlicy. Zatem podstawowa opieka zdrowotna i wyszukiwanie przypadków w społeczności powinny być kluczowym elementem kontroli gruźlicy.

Wykrywanie przypadków w społeczności było jednak ograniczone przez brak czułych i przyjaznych dla użytkownika narzędzi diagnostycznych Point-of-Care (POC). Aby odpowiedzieć na tę niezaspokojoną potrzebę, badacze zaplanowali w 2013 r. program działań (sekwencyjne, wzajemnie powiązane badania) z nadrzędnym celem optymalizacji modelu aktywnego wyszukiwania przypadków gruźlicy w społeczności (ACF) związanego z Xpert (XACT). Do 2017 r., dzięki finansowanemu przez EDCTP badaniu XACT-I, badacze rozwiązali impas związany z szybką diagnostyką POC, wykazując, że społecznościowe badania przesiewowe oparte na ekspertach molekularnych były skuteczne w identyfikowaniu brakujących przypadków gruźlicy w podmiejskich „slumsach” Cape Town i Harare za pomocą mini-ciężarówki z generatorem. Takie podejście nie było jednak ani niedrogie, ani skalowalne. W związku z tym badacze opracowali skalowalny model przy użyciu przenośnego, zasilanego bateryjnie Xpert Edge, zainstalowanego w niedrogim (poniżej 15 000 USD) furgonetce marki Nissan, obsługiwanym przez dwóch pracowników służby zdrowia (dzięki czemu model ACF jest przystępny cenowo i skalowalny). To ukończone badanie, XACT-II, objęło ponad 5000 uczestników ze społeczności. Model działał dobrze i był bardziej skuteczny niż mikroskopia rozmazowa. W oparciu o te sukcesy oraz w celu przełożenia koncepcji XACT na politykę, Wellcome Trust i UK MRC sfinansowały badanie XACT-III. Obecnie rozpoczęty projekt XACT-III został zainicjowany jako wielonarodowy projekt demonstracyjny w czterech krajach Afryki Subsaharyjskiej.

Niedawno nastąpił szybki postęp w rozwoju testów segregacyjnych w kierunku gruźlicy, które odnoszą się do testów przesiewowych, które są ogólnie stosowane w środowisku lokalnym (albo na poziomie pojedynczej społeczności, albo na poziomie kliniki podstawowej opieki zdrowotnej). Testy te mają bardzo wysoką czułość (>95%), ale umiarkowaną specyficzność (>70%), zgodnie z określonymi docelowymi profilami produktów gruźlicy. Prekursorem testu segregacyjnego ukierunkowanego na gruźlicę jest wspomagana komputerowo diagnostyka rentgenowska (CAD). Wiąże się to z wykorzystaniem oprogramowania obsługującego sztuczną inteligencję do odczytania cyfrowego zdjęcia rentgenowskiego i obliczenia prawdopodobieństwa wystąpienia gruźlicy w ciągu kilku sekund. Najnowsze dane sugerują, że CAD działa na równi z doświadczonymi radiologami w identyfikacji potencjalnych przypadków gruźlicy, zmniejszając w ten sposób częstotliwość zlecania testów Xpert i pomagając skoncentrować ograniczone zasoby na odpowiednich przypadkach. Chociaż dane te wydają się obiecujące, wykonalność tej strategii w pragmatycznym otoczeniu terenowym nie została dokładnie przetestowana. Jest kilka innych pytań bez odpowiedzi. Czy strategia CAD w połączeniu z Xpertem jest opłacalna i czy może zmniejszyć wykorzystanie Xperta bez utraty niedopuszczalnej liczby przypadków gruźlicy? W związku z tym badacze określą przydatność CAD jako narzędzia do selekcji w celu dalszej optymalizacji modelu XACT.

Pandemia COVID-19 spowodowana SARS-CoV-2 spustoszyła afrykańskie społeczności podmiejskie, w których często występuje gruźlica. Objawy COVID-19 i gruźlicy nakładają się na siebie, a ograniczona przystępność cenowa, a także piętno związane z obiema chorobami poważnie ograniczają wykonywanie testów. Obecnie pilnie potrzebne są dane dotyczące wykonalności wspólnych badań przesiewowych i testów na gruźlicę i COVID-19. Użyteczność takiego podejścia, jeśli w ogóle, nie była badana w społecznościach afrykańskich. Ponieważ w proponowanym badaniu zostaną przeprowadzone testy Xpert POC TB i zdjęcia rentgenowskie w kierunku CAD, daje to wyjątkową i łatwą możliwość bezproblemowego badania przesiewowego w kierunku obu chorób, gdy jest to właściwe.

Szybko pojawiają się inne rodzące się technologie badań przesiewowych w kierunku gruźlicy i COVID-19, w tym testy segregacyjne na podstawie moczu i krwi. XACT-19 zapewnia wyjątkową okazję do zebrania odpowiednich próbek i przetestowania nowych technologii w pragmatycznym środowisku opartym na społeczności.

Podsumowując, wyniki badania XACT-19 będą miały istotne implikacje dla polityki i praktyki w zakresie zdrowia publicznego i prawdopodobnie określą nowy standard dla społecznościowego ACF w przypadku gruźlicy i potencjalnie COVID-19 w tandemie.