Avaliando o impacto do diagnóstico de raios-X assistido por computador e outras ferramentas de triagem para otimizar a busca ativa de casos baseada na comunidade orientada para Xpert para TB e COVID-19

A tuberculose (TB) é agora a causa mais comum de morte em muitos países africanos. Vários fatores impulsionam isso; no entanto, a transmissão é o mecanismo pelo qual esses fatores de risco se traduzem em TB ativa. Globalmente, cerca de 35% (quase 1 em 3) dos casos de TB são 'perdidos' (permanecem sem diagnóstico ou não detectados). Na África subsaariana, 40-50% da carga de casos de tuberculose permanece sem diagnóstico na comunidade e cerca de 30% desses casos são microscopicamente positivos. Esses casos de TB 'perdidos' (no nível da atenção primária) servem como um reservatório, o que prejudica gravemente o controle da TB. Assim, a atenção primária e a busca de casos baseada na comunidade devem ser um componente crítico para o controle da TB.

A detecção de casos na comunidade, no entanto, tem sido restringida pela falta de ferramentas de diagnóstico Point-of-Care (POC) sensíveis e fáceis de usar. Para atender a essa necessidade não atendida, em 2013, os investigadores planejaram um programa de atividades (estudos sequenciais interligados) com o objetivo abrangente de otimizar um modelo de busca ativa de casos baseada na comunidade (ACF) relacionada ao Xpert para TB (XACT). Em 2017, através do estudo XACT-I financiado pela EDCTP, os investigadores resolveram o impasse do diagnóstico rápido de POC, mostrando que o rastreio molecular baseado no Xpert baseado na comunidade era eficaz na identificação de casos de tuberculose em falta nas 'favelas' periurbanas de Cape Town e Harare usando um mini-caminhão com gerador. No entanto, tal abordagem não era amplamente acessível nem escalável. Os investigadores, portanto, derivaram um modelo escalável usando o Xpert Edge portátil operado por bateria instalado em uma van Nissan de baixo custo (< US$) 15.000 tripulada por dois profissionais de saúde (tornando assim o modelo ACF acessível e escalável). Este estudo concluído, XACT-II, examinou mais de 5.000 participantes na comunidade. O modelo funcionou bem e foi mais eficaz do que a baciloscopia. Com base nesses sucessos e para traduzir o conceito XACT em política, o Wellcome Trust e o UK MRC financiaram o estudo XACT-III. Atualmente iniciado, o XACT-III foi iniciado como um projeto de demonstração em vários países em quatro países da África Subsaariana.

Mais recentemente, houve rápidos avanços no desenvolvimento de testes de triagem para TB, que se referem a testes de triagem que geralmente são aplicados em um ambiente baseado na comunidade (tanto na comunidade individual quanto no nível da clínica de cuidados primários). Esses testes têm sensibilidade muito alta (>95%), mas especificidade modesta (>70%), conforme definido pelos perfis de produtos-alvo específicos para TB. Um teste de triagem orientado para TB precursor é o diagnóstico por raios X assistido por computador (CAD). Isso envolve o uso de software habilitado para inteligência artificial para ler um raio-x digital e produzir uma probabilidade de TB em segundos. Dados recentes sugerem que o CAD atua em par com radiologistas experientes para identificar casos potenciais de TB, reduzindo assim a frequência com que os testes Xpert são solicitados e ajuda a concentrar recursos limitados nos casos relevantes. Embora esses dados pareçam promissores, a viabilidade dessa estratégia em um cenário de campo pragmático não foi amplamente testada. Existem várias outras perguntas sem resposta. A estratégia de CAD combinada com o Xpert é econômica e pode reduzir o uso do Xpert sem perder um número inaceitável de casos de TB? Os investigadores determinarão, portanto, a utilidade do CAD como uma ferramenta de triagem para otimizar ainda mais o modelo XACT.

A pandemia de COVID-19, devido ao SARS-CoV-2, devastou as comunidades periurbanas africanas onde a tuberculose também é comum. Os sintomas de COVID-19 e TB se sobrepõem e a acessibilidade limitada, bem como o estigma associado a ambas as doenças, limita severamente os testes. Agora são urgentemente necessários dados sobre a viabilidade de co-triagem e testes para TB e COVID-19. A utilidade de tal abordagem, se houver, não foi estudada em comunidades africanas. Como o teste Xpert POC TB e raios-x para DAC serão realizados no estudo proposto, ele oferece uma oportunidade única e fácil de rastrear ambas as doenças, quando apropriado.

Outras tecnologias de triagem nascentes estão surgindo rapidamente para TB e COVID-19, incluindo testes de triagem baseados em urina e sangue. O XACT-19 oferece uma oportunidade única de coletar as amostras relevantes e testar novas tecnologias em um ambiente pragmático baseado na comunidade.

Em resumo, os resultados do estudo XACT-19 terão implicações substanciais para as políticas e práticas de saúde pública e provavelmente definirão um novo padrão para ACF baseada na comunidade para TB e, potencialmente, para COVID-19 em conjunto.