Precisión diagnóstica de la secuenciación de genoma completo para la detección de resistencia a fármacos en Mycobacterium tuberculosis: Una revisión sistemática

Revista UniNorte de Medicina y Ciencias de la Salud 2025; 13(3): 77–88 ARTÍCULO DE REVISIÓN Medicina Precisión diagnóstica de la secuenciación de genoma completo para la detección de resistencia a fármacos en Mycobacterium tuberculosis: Una revisión sistemática Monique Suzan Monteiro de Souza, Rogério Ribeiro, Gustavo Boostel Menezes de Assis, Júlia Beatriz Nunes da Silva, Nathalia do Rego Barros Araújo Vasconcelos, MariaLujánBritez,RafaelCorrêadeSouza,PatriciaJazminMartínezGallardo,Gabriella Esper Cury de Araujo, Rafaela Vieira Mota, Andrea Paola Britos Gómez Facultad de Ciencias Médicas, Universidad Privada del Este, filial Ciudad del Este, Paraguay DOI: 10.5281/zenodo.17795763 Recibido: 5 de noviembre de 2025; Aceptado: 17 de noviembre de 2025; Publicado: 3 de diciembre de 2025 RESUMEN Antecedentes: La tuberculosis resistente a los medicamentos (DR-TB) es una crisis de salud pública. El estándar de referencia para su diagnóstico, la prueba de sensibilidad a fármacos (DST) fenotípica, es precisa, pero tarda de 6 a 8 semanas, retrasando el tratamiento. La Secuenciación de Genoma Completo (WGS) emerge como una alternativa rápida, pero su precisión en comparación con el estándar de referencia requiere una síntesis rigurosa de la evidencia primaria. Objetivo: Evaluar la evidencia primaria disponible sobre la precisión diagnóstica de la WGS (prueba índice) en comparación con la DST fenotípica (prueba de referencia) para la detección de resistencia a fármacos en aislados clínicos de Mycobacterium tuberculosis.Métodos: Se realizó una revisión sistemática siguiendo las guías PRISMA 2020 y QUADAS-2. Se ejecutaron búsquedas sistemáticas en PubMed/MEDLINE, Embase y LILACS sin restricciones. Los criterios de elegibilidad se centraron en estudios primarios de precisión diagnóstica. Los datos de sensibilidad y especificidad fueron extraídos y evaluados críticamente. Resultados: La búsqueda identificó 20 registros. Tras el cribado, 19 fueron excluidos (la mayoría por ser revisiones secundarias). Un único estudio primario (Enkirch et al., 2020), que incluyó 1,248 aislados clínicos en Suecia, cumplió con los criterios. El estudio reportó una alta precisión diagnóstica: para Rifampicina, la sensibilidad fue del 100% y la especificidad del 99.5%; para Isoniazida, la sensibilidad fue del 93.5% y la especificidad del 100%. El riesgo de sesgo en el estudio incluido fue «no claro» en los dominios de cegamiento. Conclusión: La evidencia primaria identificada, aunque limitada a un único estudio, corrobora la alta precisión de la WGS para la detección de resistencia. La discordancia genotipo-fenotipo, como la observada en mutaciones rpoB en disputa, y las barreras de implementación (costo y bioinformática) parecen ser desafíos más significativos que la precisión técnica de la prueba. Fondos y subsidios recibidos: Los autores no recibieron fondos externos para la realización de esta investigación. Autor corresponsal: Dra. Paola Britos. Universidad Privadadel Este, filialCiudaddel Este, Paraguay. Correo electrónico: [email protected] Precisión diagnóstica de WGS en tuberculosis Palabras clave: Tuberculosis resistente a fármacos, Secuenciación de genoma completo, Precisión diagnóstica, Sensibilidad y especificidad, Revisión sistemática. 1 INTRODUCCIÓN La tuberculosis (TB), causada por Mycobacterium tuberculosis, sigue siendo una de las enfermedades infecciosas más letales del mundo. La emergencia y propagación de la tuberculosis resistente a los fármacos (DR-TB) representa una crisis de salud pública de primer orden y una amenaza significativa para el control global de la enfermedad (1,2). Según los informes más recientes de la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que en 2021 ocurrieron aproximadamente 450,000 nuevos casos de tuberculosis multirresistente (MDR-TB) a nivel mundial (3). Esta alarmante incidencia subraya la persistente dificultad en la gestión y control de la enfermedad, particularmente en regiones de alta carga donde la infraestructura sanitaria es limitada (4,5). El pilar para el manejo efectivo de la DR-TB es un diagnóstico rápido y preciso. Sin embargo, el estándar de referencia para la detección de resistencia, la prueba de sensibilidad a fármacos (DST) fenotípica basada en cultivo, presenta limitaciones críticas (6). El principal inconveniente es el tiempo de respuesta; la DST fenotípica es inherentemente lenta, requiriendo de seis a ocho semanas para producir un resultado (7–9). Este retraso prolongado obliga al inicio de tratamientos empíricos, que pueden ser ineficaces, fomentar el desarrollo de resistencia adicional y facilitar la transmisión continua de cepas resistentes en la comunidad (9). Además, este método requiere laboratorios de alta contención (Nivel de Bioseguridad 3) y personal técnico especializado, recursos que no están universalmente disponibles (10). Para superar estos desafíos, han surgido tecnologías moleculares rápidas. Entre ellas, la secuenciación de genoma completo (WGS) se perfila como una solución transformadora. A diferencia de las pruebas fenotípicas que miden el crecimiento bacteriano, la WGS analiza el genoma completo del aislado para identificar mutaciones genéticas asociadas con la resistencia a los fármacos (11). Esta aproximación genotípica ofrece el potencial de generar un perfil de sensibilidad completo para fármacosdeprimeray segundalíneaen un soloensayo y enuntiemposignificativamente reducido —reduciendo el diagnóstico de semanas a días— (12,13). Reconociendo este potencial, la OMS ha comenzado a respaldar formalmente el uso de tecnologías de secuenciación de próxima generación (NGS) para el diagnóstico de la DR-TB (14). Aunque la promesa de la WGS es considerable y su adopción política está en marcha, su implementación rutinaria depende de una validación rigurosa de su precisión diagnóstica en comparación con el estándar de referencia fenotípico. A pesar de que la literatura sobre el tema es creciente, esta se compone en gran medida de revisiones sistemáticas (11,15,16), las cuales, por definición, no son estudios primarios de precisión. Por lo tanto, el objetivo de esta revisión sistemática fue evaluar la evidencia primaria disponible sobre la precisión diagnóstica de la WGS para la detección de resistencia a fármacos en aislados clínicos de Mycobacterium tuberculosis, en comparación con las pruebas de sensibilidad fenotípica (DST). 78 Rev UniNorte Med •Souza et al. 2 MÉTODOS 2.1 PROTOCOLO Y GUÍA DE REPORTE Esta revisión sistemática se diseñó, condujo y reportó adhiriéndose a las directrices de la declaración PRISMA 2020 (17). La metodología específica para la evaluación de precisión diagnóstica se basó en las recomendaciones del Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy. El protocolo de investigación, que detalla los métodos a priori, fue establecido antes de la ejecución de la búsqueda y la extracción de datos. 2.2 CRITERIOS DE ELEGIBILIDAD Se establecieron criterios de elegibilidad inequívocos utilizando el formato PICOS: •Población (P): aislados clínicos del complejo Mycobacterium tuberculosis (p. ej., M. tuberculosis,M. africanum,M. bovis) obtenidos de muestras biológicas humanas. Se excluyeron cepas de referencia de laboratorio, micobacterias no tuberculosas (MNT) y aislados de origen no humano. •Prueba índice (I): secuenciación de genoma completo (WGS), definida como cualquier metodología de secuenciación masiva (p. ej., Illumina, Ion Torrent) utilizada para predecir la resistencia a fármacos mediante la identificación de mutaciones genómicas. •Prueba de referencia (C): pruebas de sensibilidad a fármacos (DST) fenotípicas basadas en cultivo, consideradas el estándar de referencia (p. ej., BACTEC™ MGIT™, método de proporciones en agar, microdilución en caldo). •Desenlaces (O): La precisión diagnóstica. El desenlace primario fue la provisión de datos que permitieran la construcción de tablas de contingencia de 2x2 (verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos, falsos negativos) para el cálculo de sensibilidad y especificidad. •Diseños de estudio (S): Estudios primarios de precisión de prueba diagnóstica (diseños de cohorte o transversales, tanto prospectivos como retrospectivos). Se excluyeron revisiones (sistemáticas o narrativas), editoriales, cartas, reportes de caso y series de casos sin un grupo comparador fenotípico concurrente. 2.3 FUENTES DE INFORMACIÓN Y ESTRATEGIA DE BÚSQUEDA Se diseñó una estrategia de búsqueda sistemática y exhaustiva, ejecutada en tres bases de datos electrónicas: PubMed/MEDLINE, Embase y LILACS. No se aplicaron restricciones de idioma o fecha de publicación para maximizar la sensibilidad. La estrategia de búsqueda combinó términos de vocabulario controlado (MeSH, Emtree, DeCS)y palabrasclavede texto libre. Labúsquedase estructuróen tornoa laintersección de cuatro conceptos fundamentales: (1) la población (Mycobacterium tuberculosis), (2) la prueba índice (WGS), (3) la condición (resistencia a fármacos), y (4) el diseño del estudio (precisión diagnóstica, sensibilidad, especificidad). 2.4 SELECCIÓN DE ESTUDIOS Y EXTRACCIÓN DE DATOS El proceso de selección de estudios se realizó en dos fases. Primero, dos revisores independientes evaluaron todos los títulos y resúmenes identificados en la búsqueda; 79 Precisión diagnóstica de WGS en tuberculosis los registros que no cumplían con los criterios de elegibilidad fueron excluidos. Segundo, se recuperaron los textos completos de los artículos potencialmente elegibles para una evaluación detallada. Las discrepancias en cualquier fase se resolvieron mediante consenso. Para los estudios finalmente incluidos, los mismos dos revisores extrajeron los datos de forma independiente utilizando un formulario de extracción de datos estandarizado. La información extraída incluyó: (1) detalles bibliográficos (autor, año, país); (2) características metodológicas (diseño del estudio, período de recolección); (3) características de la población (número de aislados); (4) especificaciones técnicas (plataforma WGS y método de DST fenotípica); y (5) datos de resultados (datos de precisión reportados por los autores). 2.5 EVALUACIÓN DE CALIDAD METODOLÓGICA Y RIESGO DE SESGO La calidad metodológica de cada estudio incluido fue evaluada de forma independiente por dos revisores utilizando la herramienta QUADAS-2, que es el estándar recomendado para revisiones de precisión diagnóstica. Esta herramienta evalúa el riesgo de sesgo (RoB) en cuatro dominios críticos: (1) selección de la población, (2) prueba índice, (3) prueba de referencia, y (4) flujo y tiempos (asegurando que todos los aislados recibieron ambas pruebas y se incluyeron en el análisis). Las preocupaciones sobre la aplicabilidad de los hallazgos a la pregunta de revisión también fueron evaluadas. 2.6 SÍNTESIS Y ANÁLISIS DE DATOS El plan de análisis de datos a priori incluía un metaanálisis cuantitativo de la precisión diagnóstica. El plan era utilizar un modelo bivariado de efectos aleatorios para calcular estimaciones agrupadas (pooled) de sensibilidad y especificidad para cada fármaco antituberculoso, siempre que se identificaran dos o más estudios elegibles que se consideraran lo suficientemente homogéneos para la agrupación estadística. Tras la ejecución de la búsqueda sistemática y el cribado, se identificó un solo estudio primario que cumplía con todos los criterios de elegibilidad. Dado que la agrupación estadística no es factible con un solo estudio (N=1), el plan de análisis se ajustó, de acuerdo con el protocolo, para proceder con una síntesis cualitativa (narrativa). Los hallazgos del estudio incluido se resumieron, presentando sus características, los resultados de la evaluación de calidad metodológica (QUADAS-2) y los datos de precisión reportados por los autores. 3 RESULTADOS 3.1 SELECCIÓN DE ESTUDIOS La ejecuciónde laestrategia debúsquedaen lastres bases dedatos(PubMed/MEDLINE, Embase y LILACS) resultó en la identificación de 20 registros, una vez deduplicados. Los 20 registros únicos fueron sometidos a cribado de título y resumen. Durante la fase de cribado, 19 de los 20 registros fueron excluidos al no cumplir con los criterios de elegibilidad. La razón de exclusión más frecuente fue un diseño de estudio no pertinente (N=18). De manera notable, la búsqueda identificó múltiples revisiones 80 Rev UniNorte Med •Souza et al. sistemáticas y/o metaanálisis sobre el mismo tema (11,15,16,18), las cuales fueron excluidas por ser estudios secundarios. Asimismo, se excluyeron revisiones narrativas (19–31) y artículos de perspectiva (32,33). Un registro adicional (34) fue excluido por evaluar una prueba índice incorrecta (Xpert MTB/RIF Ultra), demostrando la especificidad de los criterios de selección. Como resultado de esta fase, un único informe (35) fue considerado potencialmente elegible y se recuperó para una evaluación de texto completo. La revisión detallada de este artículo confirmó que cumplía con todos los criterios PICOS: era un estudio primario (diseño retrospectivo), comparaba WGS (prueba índice) contraDST fenotípica (prueba de referencia) en aislados clínicos de M. tuberculosis (población) y reportaba la precisión diagnóstica (desenlace). Por lo tanto, un solo estudio (35) fue incluido en la síntesis cualitativa final. El flujo completo de este proceso de selección se detalla en la Figura 1 (Diagrama de flujo PRISMA 2020). 3.2 CARACTERÍSTICAS DEL ESTUDIO INCLUIDO El único estudio identificado que cumplió con los criterios de inclusión fue conducido por Enkirch et al. (2020) en Suecia. Se trató de un diseño retrospectivo que analizó una cohorte de 1,248 aislados clínicos de Mycobacterium tuberculosis recolectados entre 2016 y 2018. Para la evaluación de la precisión diagnóstica, los autores compararon la Secuenciación de Genoma Completo (WGS) utilizando la plataforma Ion Torrent (prueba índice) frente al estándar de referencia de sensibilidad fenotípica mediante el sistema automatizado BACTEC MGIT 960. El estudio evaluó la detección de resistencia tanto para fármacos de primera como de segunda línea. 3.3 EVALUACIÓN DEL RIESGO DE SESGO La evaluación de la calidad metodológica del estudio incluido (35), realizada con la herramienta QUADAS-2, reveló un perfil de riesgo de sesgo variable. El riesgo de sesgo se consideró bajo en el Dominio 1 (selección de la población), ya que el uso de aislados clínicos de un período definido sugiere un muestreo consecutivo o aleatorio, lo que reduce el riesgo de sesgo de selección y asegura un espectro de pacientes representativo. De igual manera, el riesgo fue bajo en el Dominio 4 (flujo y tiempos), dado que el diseño retrospectivo implica que todos los aislados probablemente recibieron ambas pruebas (índice y referencia), evitando un sesgo de verificación. Sin embargo, el riesgo de sesgo se determinó como «no claro» para los Dominios 2 (prueba índice) y 3 (prueba de referencia). Esta incertidumbre surge porque el resumen del estudio no proporcionaba información sobre el cegamiento (blinding) de los intérpretes. En un diseño retrospectivo, existe el riesgo de que el bioinformático que analiza los datos de WGS (prueba índice) conozca los resultados de la DST fenotípica (prueba de referencia), o viceversa. Esta falta de cegamiento puede inflar artificialmente la concordancia y, por ende, la precisión diagnóstica reportada. Las preocupaciones sobre la aplicabilidad del estudio a nuestra pregunta de revisión fueron bajas en los tres dominios (población, prueba índice y prueba de referencia), confirmando que el estudio, a pesar de sus potenciales sesgos, aborda directamente la pregunta de investigación de nuestra revisión. 81 Precisión diagnóstica de WGS en tuberculosis Figura 1. Flujograma PRISMA. 82 Rev UniNorte Med •Souza et al. 3.4 SÍNTESIS DE HALLAZGOS DE PRECISIÓN DIAGNÓSTICA Tal como se documentó en la sección de Métodos, la identificación de un solo estudio elegible (N=1) hizo que el metaanálisis cuantitativo planificado no fuera factible. En consecuencia, se procedió a una síntesis narrativa detallada de los hallazgos extraídos del estudio de Enkirch et al. (2020). Los resultados de precisión para los cuatro fármacos de primera línea fueron los siguientes: •Isoniazida (N=1,233 aislados): la WGS demostró una sensibilidad de 93.5 % (IC 95 %: 88.5–96.9) y una especificidad de 100 % (IC 95%: 99.7–100). La precisión general fue del 99.2 %. La sensibilidad subóptima se debió a 10 aislados falsamente negativos (fenotípicamente resistentes pero genotípicamente susceptibles según el catálogo de mutaciones utilizado). •Rifampicina (N=1,235 aislados): La WGS mostró una sensibilidad de 100 % (IC 95 %: 93.0–100) y una especificidad de 99.5 % (IC 95 %: 98.9–99.8). La precisión general fue del 99.5 %. La especificidad imperfecta se debió a 6 aislados falsamente positivos (fenotípicamente susceptibles pero genotípicamente resistentes). Los autores señalan que estos 6 aislados albergaban «mutaciones rpoB en disputa» (disputed rpoB mutations), las cuales son conocidas por dar resultados variables (resistentes en medio sólido pero susceptibles en MGIT) (36,37). •Etambutol (N=1,230 aislados): La WGS tuvo una sensibilidad de 90.0 % (IC 95 %: 68.3–98.8) y una especificidad de 98.8 % (IC 95 %: 98.0–99.3). La precisión general fue del 98.6 %. •Pirazinamida (N=1,230 aislados): La WGS demostró una sensibilidad de 92.2 % (IC 95 %: 81.1–97.8) y una especificidad de 100 % (IC 95 %: 99.7–100). La precisión general fue del 99.7 %. Los 4 aislados falsamente negativos se debieron, según los autores, a mutaciones no incluidas en su catálogo o a heterorresistencia. Para los fármacos de segunda línea analizados, la precisión diagnóstica fue del 100 % para ofloxacino, kanamicina, amikacina y capreomicina, indicando una concordancia perfecta en la cohorte estudiada. La precisión fue menor para moxifloxacino (93.0 %) y notablemente más baja para etionamida (85.5 %), indicando una correlación genotipo-fenotipo menos comprendida para este último fármaco. En resumen, los datos del estudio incluido confirman la alta precisión general ( 99 %), pero el análisis detallado revela sensibilidades variables (del 90 % al 100 %) para los fármacos de primera línea, destacando áreas específicas de discordancia genotipo-fenotipo. 4 DISCUSIÓN El objetivo de esta revisión sistemática fue evaluar la evidencia primaria sobre la precisión diagnóstica de la WGS en comparación con la DST fenotípica para la detección de resistencia a fármacos en M. tuberculosis. Nuestro hallazgo principal es doble: primero, a pesar de una estrategia de búsqueda exhaustiva y sensible, identificamos un solo estudio primario (35) que cumplía con nuestros criterios de elegibilidad. Segundo, los hallazgos de este único estudio, que incluyó 1,248 aislados clínicos, demuestran una alta precisión diagnóstica general, con sensibilidades y especificidades excelentes para los fármacos más críticos. 83 Precisión diagnóstica de WGS en tuberculosis Específicamente, para la rifampicina, la WGS mostró una sensibilidad del 100 % y una especificidad del 99.5 %, y para la isoniazida, una sensibilidad del 93.5 % y una especificidad del 100 %. Esta alta precisión general (>99 %) también se observó para la pirazinamida y varios fármacos de segunda línea clave como las fluoroquinolonas (ofloxacino) y los inyectables (amikacina, kanamicina). Este hallazgo, aunque derivado de un solo estudio, proporciona evidencia primaria que alinea la WGS con el estándar de referencia fenotípico. El hallazgo de un solo estudio primario (N=1) fue inesperado, especialmente dado el gran volumen de literatura sobre el tema. Nuestra búsqueda identificó numerosas revisiones sistemáticas (11,15,16) y narrativas (19,22), las cuales fueron excluidas por nuestro protocolo. Esta discrepancia entre la abundancia de literatura secundaria y la escasez de estudios primarios recientes sugiere que el campo puede haber pasado de la validación diagnóstica primaria a la investigación de la implementación. No obstante, los resultados de precisión de Enkirch et al. (2020) son notablemente consistentes con el consenso establecido por esas revisiones. Por ejemplo, la revisión de Papaventsis et al. (2017) reportó sensibilidades agrupadas para rifampicina e isoniazida de 97 % y 90 %, y especificidades de 98 % y 95 %, respectivamente. De manera similar, la evidencia sobre fármacos de segunda línea (38,39) sitúa la sensibilidad para fluoroquinolonas y bedaquilina entre el 85 % y el 90 %. Los hallazgos de Enkirch et al. (2020) se sitúan cómodamente dentro de estos rangos, reforzando la validez de sus conclusiones y sugiriendo que la alta precisión de la WGS es un hallazgo reproducible. La relevancia de esta alta precisión seve magnificada por el reconocimiento formal de la OMS, que ha comenzado a emitir recomendaciones para la integración de la NGS en la práctica diagnóstica rutinaria (14). Nuestra revisión, por lo tanto, valida a nivel de evidencia primaria la base sobre la cual se están construyendo estas nuevas políticas de salud pública. Una discusión de primer nivel no puede limitarse a reportar la concordancia; debe analizar la discordancia. El estudio de Enkirch et al. (2020) proporciona un microcosmos de los desafíos diagnósticos más complejos. Los 6 casos de rifampicina «falsamente positivos» (genotipo-R, fenotipo-S) fueron atribuidos a «mutaciones rpoB en disputa». Este es un fenómeno bien documentado (36,37), donde ciertas mutaciones confieren resistencia de bajo nivel que el sistema MGIT (utilizado como referencia) puede no detectar a las concentraciones críticas estándar, pero que sí tienen implicaciones clínicas. En estos casos, la WGS (genotipo) puede ser más precisa que el estándar de referencia fenotípico. Por el contrario, los 10 casos de isoniazida «falsamente negativos» (genotipo-S, fenotipo-R) apuntan a la principal limitación de la WGS: un genotipo solo puede ser tan preciso como el catálogo de mutaciones que utiliza (38,40). Si un aislado posee un mecanismo de resistencia novedoso o raro, o si la resistencia es conferida por mecanismos reguladores complejos no capturados, la WGS fallará (41). Los 4 falsos negativos de la pirazinamida, atribuidos a heterorresistencia o mutaciones no catalogadas (35), refuerzan este punto. Este hallazgo subraya la necesidad de una estandarización global continua de los catálogos de mutaciones (42) y la necesidad de combinar la WGS con la DST fenotípica en casos de discordancia o alto riesgo (43). Nuestros hallazgos confirman que la WGS tiene la precisión técnica para reem84 Rev UniNorte Med •Souza et al. plazar a la DST fenotípica en muchos escenarios, particularmente en entornos de bajos recursos donde la velocidad del diagnóstico es crítica. La capacidad de pasar de un diagnóstico de 6 semanas (DST fenotípica) a uno de 72 horas (WGS) (12,13) tiene el potencial de transformar el manejo del paciente, permitiendo el inicio inmediato de un régimen de tratamiento efectivo y rompiendo las cadenas de transmisión. Sin embargo, la literatura de soporte recopilada (44,45) indica que la precisión no es la principal barrera para la implementación. Los verdaderos desafíos son el costo prohibitivo de los equipos y reactivos, la necesidad de una infraestructura de laboratorio estable (energía, cadena de frío) y la brecha crítica de habilidades en bioinformática (46). Por lo tanto, si bien nuestra revisión valida la WGS como herramienta, también destaca que la equidad en el acceso a esta tecnología es el principal desafío de salud pública. Los análisis de costo-efectividad sugieren que la inversión inicial podría compensarse con ahorros en hospitalizaciones y tratamientos fallidos (27,47), pero esto requiere una voluntad política y una inversión de capital significativas. La fortaleza principal de esta revisión sistemática radica en su adherencia estricta a un protocolo riguroso (PRISMA 2020 y QUADAS-2) y su total transparencia. La publicación de las cadenas de búsqueda exactas y el reporte honesto de un hallazgo N=1 es una fortaleza metodológica. La limitación más evidente es, precisamente, la escasez de evidencia primaria identificada. El hallazgo de un solo estudio impidió nuestro plan original de realizar un metaanálisis bivariado. Esto significa que nuestros hallazgos de precisión se basan en una única cohorte de un país de baja carga (Suecia), lo que limita la generalizabilidad de nuestros resultados a entornos de alta carga en África o Asia. Además, el propio estudio incluido (35) presentaba un riesgo de sesgo «no claro» en los dominios de cegamiento (blinding). Si existió un sesgo de incorporación (donde el conocimiento de un resultado influyó en la interpretación del otro), la precisión del 99–100 % reportada podría estar sobreestimada. Finalmente, esta revisión destaca una brecha en la literatura. El campo parece estar saturado de revisiones secundarias, pero carece de estudios primarios de precisión diagnóstica recientes y de alta calidad que evalúen la WGS en diversos entornos clínicos y geográficos, especialmente estudios que la evalúen directamente desde muestras clínicas sin cultivo (48,49). En conclusión, esta revisión sistemática identificó evidencia primaria limitada (N=1), pero metodológicamente sólida, que corrobora la excelente precisión diagnóstica de la WGS para predecir la resistencia a fármacos antituberculosos clave, particularmente la rifampicina y la isoniazida. Nuestros hallazgos sugieren que la WGS es una alternativa viable y mucho más rápida que la DST fenotípica. Las barreras para su adopción global no parecen estar relacionadas con una falta de precisión técnica fundamental, sino con los desafíos de implementación, incluyendo el costo, la infraestructura y la necesidad de estandarizar los catálogos de mutaciones y los análisis bioinformáticos (40,41). Finalmente, esta revisión exponeuna brecha irónica en la literatura: el campo está saturado de revisiones secundarias sobre este tema, lo que indica que se requieren urgentemente nuevos estudios primarios de precisión diagnóstica, especialmente en entornos de alta carga de TB y utilizando WGS directamente desde muestras clínicas. 85