新的易于使用的计算机程序可以快速识别耐药性

2019-03-27 16:26:05 围观 : 128

  新的易于使用的计算机程序可以快速识别耐药性感染

  2015年12月21日

  科学家开发了一种易于使用的计算机程序,可以快速分析患者感染的细菌DNA,并预测哪些抗生素可以起作用,哪些抗生素会因耐药而失败。该软件目前正在三家英国医院进行试验,以确定它是否有助于加快耐药性感染的诊断,并使医生能够更好地针对抗生素的处方。

  Mykrobe Predictor软件由牛津大学威康信托人类遗传学中心的Zamin Iqbal博士及其同事开发,可在标准笔记本电脑或平板电脑上运行,无需任何专业知识。该程序可以在3分钟内分析细菌的整个遗传密码,一旦细菌样本被培养并且其DNA测序。

  今天在Nature Communications上发表的一项对超过4,500个回顾性患者样本的研究表明,Mykrobe Predictor能够准确地检测出两种威胁生命的细菌感染的抗生素耐药性:金黄色葡萄球菌(其中一种形式导致MRSA)和结核病(TB)。

  该软件目前正在牛津,布莱顿和利兹的医院进行评估,该项目由Derrick Crook教授领导,该项目与UCL和剑桥大学的并行项目合作,旨在开发全基因组测序作为诊断和控制的常规工具。 NHS内的感染。该计划由卫生部和Wellcome Trust通过联合健康创新挑战基金资助。

  耐药性感染对全球健康构成重大威胁,未来可能意味着严重且危及生命的感染无法治疗。问题通过自然选择发展。与其他物种一样,细菌通过DNA的细微变化不断发展。这些变化中的一些使得它们对某些药物具有抗性,这意味着它们更有可能存活并将其抗性特征传递给其他细菌。

  预防耐药细菌传播的最佳方法之一是确保使用正确类型的抗生素快速治疗感染患者。但是为了找出导致患者感染的特定菌株以及它对哪种药物具有抗性,医生必须进行药敏试验,在培养皿中对细菌施用不同的抗生素,看它们是否会杀死它。对于像TB这样的缓慢增长的感染,这个过程可能需要数天甚至数月。

  科学家认为,通过直接观察细菌的DNA序列,可以更快地获得相同的信息,因为突变已知会导致抗性。然而,遗传信息的解释通常需要大量的计算能力和专业生物信息学家的专业知识。

  

  Mykrobe Predictor通过自动化基因组分析,与先前的菌株交叉检查细菌的DNA序列来寻找导致抗性的突变,并以易于理解的格式呈现有关该病毒的信息,从而简化了这一过程。

  在这项研究中,该软件能够检测超过99%的金黄色葡萄球菌病例中对五种一线抗生素的耐药性,与传统的药物敏感性测试的性能相匹配。对于结核病,其耐药性的遗传基础尚不清楚,Mykrobe Predictor仍然符合当前DNA检测的性能(查看DNA的片段,但不是整个序列),在5-16周围检测到82.6%的耐药性感染比传统的药敏试验快几周。然而,与标准的“基于片段的”DNA测试不同,Mykrobe Predictor可以通过简单的软件升级快速更新,使研究人员能够在进化过程中检测新的抗性突变。

  相关故事PARP抑制剂和免疫治疗的组合导致SCLC小鼠模型中的肿瘤消退研究人员发现负责结核病的细菌中的自杀毒素研究揭示了抗生素抗性基因如何在细菌之间转移.Mykrobe的另一个优势是它可以识别患者体内的感染含有耐药和药物敏感细菌的混合物。在这项研究中,区分这些细菌“亚群”的能力使Mykrobe在检测对二线TB药物的耐药性方面优于传统检测。这对于诊断诸如“广泛耐药性结核病”(XDR-TB)等感染非常重要,该感染对至少四种核心结核病药物具有抗药性,并被世界卫生组织视为对公共健康的全球威胁。

  来自牛津大学威康信托人类遗传学中心的Zamin Iqbal博士是该论文的高级作者,他说:

  “使全基因组测序成为NHS护理的常规部分的障碍之一是需要强大的计算机和专业知识来解释大量复杂数据。我们的软件可以快速管理数据,并以易于理解的方式向医生和护士展示结果,因此他们可以本能地使用它们做出更好的治疗决策。

  共同作者,John Radcliffe医院顾问微生物学家兼英国公共卫生局国家感染服务处处长Derrick Crook教授说:

  “基因组测序有可能改变我们诊断和治疗NHS医院细菌感染的方式,但主要挑战之一是开发合适的工具,使我们能够快速,经济地解锁这些信息。我们的最终目标是能够在培养24小时内提供关于病原体的完整信息,将该信息与国家监测数据库相关联,以实现更及时和更有针对性的患者治疗。

  Wellcome Trust创新总监Stephen Caddick博士补充道:

  “耐药性感染对全球公共卫生构成了重大威胁。曾经是救生员的抗生素有可能变得毫无价值,在我们的一生中,我们可以看到轻微的感染作为一个主要的公共卫生问题而返回。我们迫切需要新的诊断策略,使我们能够更好地针对抗生素的使用,从而保证我们现有抗生素的有效性,以及将来开发的任何新药物。“

  资料来源:牛津大学