Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/52615
Type: Artigo de Periódico
Title: Ultrarapid on-site detection of SARS-CoV-2 infection using simple ATR-FTIR spectroscopy and an analysis algorithm: high sensitivity and specificity
Other Titles: Detecção ultrarrápida no local da infecção por SARS-CoV-2 usando espectroscopia ATR-FTIR simples e um algoritmo de análise: alta sensibilidade e especificidade
Authors: Valerio Garrone Barauna
Maneesh N. Singh
Leonardo Leal Barbosa
Wena Dantas Marcarini
Paula Frizera Vassallo
Jose Geraldo Mill
Rodrigo Ribeiro Rodrigues
Luciene Cristina Gastalho Campos
Patrick H. Warnke
Francis L. Martin
Abstract: There is an urgent need for ultrarapid testing regimens to detect the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 [SARS-CoV-2] infections in real-time within seconds to stop its spread. Current testing approaches for this RNA virus focus primarily on diagnosis by RTqPCR, which is time-consuming, costly, often inaccurate, and impractical for general population rollout due to the need for laboratory processing. The latency until the test result arrives with the patient has led to further virus spread. Furthermore, latest antigen rapid tests still require 15−30 min processing time and are challenging to handle. Despite increased polymerase chain reaction (PCR)-test and antigen-test efforts, the pandemic continues to evolve worldwide. Herein, we developed a superfast, reagent-free, and nondestructive approach of attenuated total reflection Fourier-transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy with subsequent chemometric analysis toward the prescreening of virus-infected samples. Contrived saliva samples spiked with inactivated γ-irradiated COVID-19 virus particles at levels down to 1582 copies/mL generated infrared (IR) spectra with a good signal-to-noise ratio. Predominant virus spectral peaks are tentatively associated with nucleic acid bands, including RNA. At low copy numbers, the presence of a virus particle was found to be capable of modifying the IR spectral signature of saliva, again with discriminating wavenumbers primarily associated with RNA. Discrimination was also achievable following ATR-FTIR spectral analysis of swabs immersed in saliva variously spiked with virus. Next, we nested our test system in a clinical setting wherein participants were recruited to provide demographic details, symptoms, parallel RT-qPCR testing, and the acquisition of pharyngeal swabs for ATR-FTIR spectral analysis. Initial categorization of swab samples into negative versus positive COVID-19 infection was based on symptoms and PCR results (n = 111 negatives and 70 positives). Following training and validation (using n = 61 negatives and 20 positives) of a genetic algorithm-linear discriminant analysis (GA-LDA) algorithm, a blind sensitivity of 95% and specificity of 89% was achieved. This prompt approach generates results within 2 min and is applicable in areas with increased people traffic that require sudden test results such as airports, events, or gate controls.
Abstract: Há uma necessidade urgente de regimes de testes ultrarrápidos para detectar as infecções por coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave [SARS-CoV-2] em tempo real em segundos para impedir sua propagação. As abordagens de teste atuais para esse vírus de RNA concentram-se principalmente no diagnóstico por RTqPCR, que é demorado, caro, muitas vezes impreciso e impraticável para distribuição na população em geral devido à necessidade de processamento laboratorial. A latência até que o resultado do teste chegue com o paciente levou a uma maior propagação do vírus. Além disso, os testes rápidos de antígeno mais recentes ainda requerem tempo de processamento de 15 a 30 minutos e são difíceis de manusear. Apesar do aumento dos esforços de teste de reação em cadeia da polimerase (PCR) e teste de antígeno, a pandemia continua a evoluir em todo o mundo. Aqui, desenvolvemos uma abordagem super rápida, livre de reagentes e não destrutiva de espectroscopia infravermelha de transformada de Fourier de reflexão total atenuada (ATR-FTIR) com análise quimiométrica subsequente para a pré-triagem de amostras infectadas por vírus. Amostras artificiais de saliva enriquecidas com partículas de vírus COVID-19 irradiadas com γ inativadas em níveis abaixo de 1582 cópias/mL geradas em espectros infravermelhos (IR) com uma boa relação sinal-ruído. Os picos espectrais predominantes do vírus estão provisoriamente associados a bandas de ácidos nucléicos, incluindo o RNA. Em números de cópias baixos, a presença de uma partícula de vírus foi capaz de modificar a assinatura espectral IR da saliva, novamente com números de onda discriminantes associados principalmente ao RNA. A discriminação também foi possível após a análise espectral ATR-FTIR de zaragatoas imersas em saliva com várias misturas de vírus. Em seguida, aninhamos nosso sistema de teste em um ambiente clínico no qual os participantes foram recrutados para fornecer detalhes demográficos, sintomas, teste paralelo de RT-qPCR e aquisição de zaragatoas faríngeas para análise espectral ATR-FTIR. A categorização inicial de amostras de swab em infecção por COVID-19 negativa versus positiva foi com base em sintomas e resultados de PCR (n = 111 negativos e 70 positivos). Após treinamento e validação (usando n = 61 negativos e 20 positivos) de um algoritmo de análise discriminante linear de algoritmo genético (GA-LDA), uma sensibilidade cega de 95% e especificidade de 89% foi alcançado. Essa abordagem imediata gera resultados em 2 minutos e é aplicável em áreas com maior tráfego de pessoas que exigem resultados de testes repentinos, como aeroportos, eventos ou controles de portões.
Subject: Doenças transmissíveis
SARS-CoV-2
COVID-19 (Doença)
Teste para COVID-19
Amidas
Ácidos nucleicos
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: HCL - HOSPITAL DAS CLINICAS
Rights: Acesso Restrito
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.0c04608
URI: http://hdl.handle.net/1843/52615
Issue Date: 22-Jan-2021
metadata.dc.url.externa: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.0c04608
metadata.dc.relation.ispartof: Analytical Chemistry
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