Resumen de Automated reverse transcription polymerase chain reaction data analysis for sars-cov-2 detection

Laura Gómez Romero, Hugo Tovar, Joaquín Moreno Contreras, Marco A. Espinoza, Guillermo de Anda Jáuregui

• español

  La pandemia del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) es un problema de salud pública actual. El diagnóstico rápido es crucial, y la reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR) es actualmente el estándar de referencia para la detección del SARS-CoV-2.

  Objetivo: El análisis de RT-PCR automatizado (ARPA) es un software diseñado para analizar los datos de RT-PCR para la detección del SARS-CoV-2. ARPA carga los datos de RT-PCR, clasifica cada muestra mediante la evaluación de su comportamiento de curva de amplificación, evalúa la calidad del experimento y genera informes.

  Métodos: ARPA se implementó en el lenguaje R y se implementó como una aplicación Shiny. Evaluamos el desempeño de ARPA en 140 muestras. Las muestras se clasificaron manualmente y se analizaron automáticamente mediante ARPA.

  Resultados: ARPA tuvo una tasa de verdaderos positivos = 1, tasa de verdaderos negativos = 0,98, valor predictivo positivo = 0,95 y valor predictivo negativo = 1, con 36 muestras correctamente clasificadas como positivas, 100 muestras correctamente clasificadas como negativas y dos muestras clasificadas como positivas incluso cuando se etiquetan como negativas mediante inspección manual. Dos muestras fueron etiquetadas como inválidas por ARPA y no fueron consideradas en el cálculo de métricas de desempeño.

  Conclusiones: ARPA es un software sensible y específico que facilita el análisis de datos de RT-PCR, y su implementación puede reducir el tiempo requerido en el pipeline de diagnóstico.

• English

  The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic is a current public health concern. Rapid diagnosis is crucial, and reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) is presently the reference standard for SARS-CoV-2 detection.

  Objective: Automated RT-PCR analysis (ARPA) is a software designed to analyze RT-PCR data for SARS-CoV-2 detection. ARPA loads the RT-PCR data, classifies each sample by assessing its amplification curve behavior, evaluates the experiment’s quality, and generates reports.

  Methods: ARPA was implemented in the R language and deployed as a Shiny application. We evaluated the performance of ARPA in 140 samples. The samples were manually classified and automatically analyzed using ARPA.

  Results: ARPA had a true-positive rate = 1, true-negative rate = 0.98, positive-predictive value = 0.95, and negative-predictive value = 1, with 36 samples correctly classified as positive, 100 samples correctly classified as negative, and two samples classified as positive even when labeled as negative by manual inspection. Two samples were labeled as invalid by ARPA and were not considered in the performance metrics calculation.

  Conclusions: ARPA is a sensitive and specific software that facilitates the analysis of RT-PCR data, and its implementation can reduce the time required in the diagnostic pipeline.