Determinación de punto de corte de anticuerpos anticelulares en enfermedades autoinmunes reumáticas sistémicas mediante inmunofluorescencia indirecta en población adulta costarricense

Abstract

Antecedentes: La detección de anticuerpos anticelulares (ANA) es de gran utilidad en el diagnóstico y clasificación de enfermedades reumáticas autoinmunes sistémicas (ERAS). Estas enfermedades se caracterizan por la producción de autoanticuerpos contra el tejido conectivo. La implementación de estas pruebas se acompaña de consideraciones acerca del desempeño analítico, el más importante de ellos está relacionado con la determinación del punto de corte óptimo para mejorar la discriminación entre sujetos sanos y enfermos. El presente estudio tuvo como objetivo evaluar el desempeño diagnóstico de la prueba de ANA por IFA en población adulta costarricense a distintos puntos de corte. Metodología: Se emplearon dos cohortes de pacientes, una de controles presuntamente sanos (n=120) y la otra de pacientes con diagnóstico de ERAS (n=50), se realizaron diluciones seriadas 1:80, 1:100 y 1:160 con el fin de establecer la sensibilidad y la especificidad para cada punto de corte, completando el análisis mediante la curva ROC para determinar el PC óptimo. Resultados: Los resultados indicaron que la dilución óptima es 1:160, con una sensibilidad del 100 %, especificidad del 86.7 % y una exactitud del 92 %. El valor del AUC fue de 0.97, lo que evidencia un desempeño destacado en la discriminación y clasificación adecuada de los pacientes. Adicionalmente, se analizaron los perfiles serológicos de ambos grupos y se contrastaron con lo encontrado en la literatura. Conclusiones: Este estudio concluyó con un mejor desempeño analítico de la dilución 1:160 respecto a las otras diluciones probadas incluyendo la que se utiliza en la rutina para los pacientes. Si bien es cierto que el diseño de esta investigación tenía algunas limitaciones, los resultados obtenidos representan un esfuerzo importante hacia la armonización de la prueba ANA a nivel local y proporcionan las bases para investigaciones futuras enfocadas en mejorar la eficacia y seguridad en la atención a los pacientes. Se propone la utilización de este nuevo punto de corte a nivel local posterior a la socialización de los resultados del estudio.Background: The detection of anti-cellular antibodies (ANA) is useful in the diagnosis and classification of systemic autoimmune rheumatic diseases (ERAS). These diseases are distinguished by the production of autoantibodies against connective tissue. The implementation of these tests involves a series of technical and biological considerations, the most important of which is related to determining the optimal cutoff point to improve discrimination between healthy and diseased subjects. The present study aimed to evaluate the diagnostic accuracy of the ANA test by IFA in the adult Costa Rican population at different cutoff points. Methodology: Two cohorts of patients were selected: one of presumably healthy controls (n=120) and another of patients diagnosed with ERAS (n=50). Serial dilutions of 1:80, 1:100, and 1:160 were performed to establish sensitivity and specificity for each cutoff point, these data were then used for the analysis of a ROC curve in order to determinate the optimal cutoff. Results: The results indicated that the optimal cutoff dilution is 1:160, with a sensitivity of 100%, specificity of 86.7%, and an accuracy of 92%. The AUC value was 0.97, demonstrating outstanding performance in discriminating and properly classifying patients. Additionally, the serological profiles of both groups were analyzed and compared with findings in the literature. Conclusions: This study concluded that the 1:160 dilution showed better analytical performance compared to the other tested dilutions. Although the design of this research had some limitations, the results represent an important effort toward harmonizing the ANA test at the local level and providing a foundation for future research focused on the improvement of the efficacy and safety of patient care.