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新的诊断方法可快速识别正确的抗生素

2019-11-28 10:45:39 • 来源：

及时诊断并治疗最有效的抗生素的细菌感染患者比等待患者的患者情况要好。但是，目前鉴定哪种药物会杀死病原体的方法需要几天的时间才能得出结果，因此，在等待诊断时，通常为患者开具广谱抗生素。根据CDC的最新估计，对这类抗生素的过度使用推动了耐药菌的出现，每年杀死35,000美国人。

新的诊断方法可快速识别正确的抗生素

麻省理工学院广泛研究所，哈佛大学和麻省总医院(MGH)的科学家们开发出了一种新的诊断方法，它可以使医生在数小时而不是数天内准确地找到最佳抗生素，从而有助于解决这一问题。这种快速测试可能会应用于任何细菌感染和抗生素。

Broad核心研究所成员，副教授Hung Deborah Hung表示：“快速准确地识别出最佳抗生素的能力将极大地改善感染患者的护理，同时确保我们能够明智而高效地部署我们的抗生素库。”哈佛医学院和MGH的负责人领导了这项测试的开发。

两种方法比一种更好

当前的抗生素敏感性测试(AST)的金标准“表型”方法涉及从患者身上获取细菌，并在存在各种抗生素的情况下在培养皿中培养细菌，以了解哪种药物可以抑制微生物的生长。这些基于生长的测定是准确的，但需要几天才能返回结果。较新的“基因型”方法可在细菌DNA中搜索已知具有耐药性的突变，但这种方法较快，但准确性较差，因为耐药性可能来自测试中未包括的遗传变化。

来自Broad和MGH研究人员的这项新测试称为通过RNA检测的基因型和表型AST(即GoPhAST-R)，结合了这两种方法中的最佳方法，可以在不到四个小时的时间内提供结果。在《自然医学》杂志上，这项工作由MGH的广泛研究人员和传染病医生Hung和Roby Bhattacharyya领导。

在他们的研究中，研究人员发现，在培养皿中生长的同一细菌暴露于抗生素后的数分钟内，其耐药性和药物敏感性版本显示出不同的信使RNA(mRNA)表达模式，反映了它们的活性差异基因。科学家部署了机器学习算法，以识别最能区分药物敏感性和耐药性生物的mRNA转录物。然后GoPhAST-R使用这些转录本对药物敏感性未知的样品进行分类。通过寻找药物敏感性的mRNA标记，该测试可以快速确定生物体对某些药物的敏感性，而不受抗药性的潜在遗传根源的影响。

该方法还分析了mRNA转录物的序列，以揭示细菌是否携带已知会引起耐药性的关键基因。将这种基因型数据与基于表型表达的数据相结合，可以改善GoPhAST-R的性能，科学家证明，在对细菌菌株进行分类时，其准确度为94%至99%。

快一点

研究人员证明，GoPhAST-R可以识别出当今临床使用的三种主要抗生素类别的敏感性：卡巴培南，氟喹诺酮和氨基糖苷类，对五种经常变得耐药的病原体：大肠杆菌，肺炎克雷伯菌，鲍曼不动杆菌，金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌。他们证明了该测试的临床潜力，使用GoPhAST-R快速测定了MGH临床微生物实验室的患者样品中病原体的环丙沙星敏感性。

为了使GoPhAST-R的运行速度更快，该团队与一家名为NanoString的生物技术公司合作，使用其下一代RNA检测平台NanoString Hyb&Seq。与使用标准临床实验室方法进行的28-40小时相比，该仪器允许GoPhAST-R在血液培养中阳性细菌被检出后不到四小时的时间内确定抗生素敏感性。

Bhattacharyya说：“如果将其开发用于临床，GoPhAST-R可以帮助改变传染病的诊断和治疗，同时有助于防止耐药性超级细菌的进一步出现和传播。”

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