Секвенирование 16S методом нанопорового анализа повышает выявляемость бактериального менингита после нейрохирургических операций

Nanopore 16S sequencing enhances the detection of bacterial meningitis after neurosurgery
Yoonhyuk Jang, Seondeuk Kim, Narae Kim, Hyoshin Son, Eun Jin Ha, Eun Jung Koh, Ji Hoon Phi, Chul‐Kee Park, Jeong Eun Kim, Seung‐Ki Kim, Sang Kun Lee, Won‐Sang Cho, Jangsup Moon, Kon Chu
2022-02-06

ПЦР 16S рДНКнанопоровое секвенирование 16Sбактериальный менингитцереброспинальная жидкостьпослеоперационная нейрохирургия
ЦЕЛЬ: Нозокомиальный бактериальный менингит является одним из основных осложнений после нейрохирургических операций. Для оценки бактериального менингита у пациентов, перенесших нейрохирургическую операцию, мы выполнили ампликонное секвенирование 16S методом нанопорового анализа образцов спинномозговой жидкости (СМЖ). МЕТОДЫ: В исследование включали пациентов, обращавшихся в отделение нейрохирургии Сеульского национального университетского госпиталя в период с июля 2017 года по июнь 2020 года, у которых клинически подозревался бактериальный менингит. Из образцов СМЖ выполняли ПЦР ДНК 16S, после чего проводили нанопоровое секвенирование продолжительностью до 3 ч. Полученные прочтения сопоставляли с базой данных BLAST. В каждом случае одновременно выполняли посев и ампликонный анализ гена 16S рРНК, сравнивали их результаты и ретроспективно изучали медицинскую документацию. Достоверную инфекцию определяли при совпадении результатов стандартного культурального исследования и секвенирования; при расхождении результатов двух методов диагноз устанавливали клинически. РЕЗУЛЬТАТЫ: Из 285 образцов, полученных от 178 пациентов, которым выполняли ПЦР ДНК 16S, в 41 образце (14,4%) была диагностирована достоверная инфекция. В общей сложности в 56,1% (23/41) образцов с достоверной инфекцией культуральное исследование дало ложноотрицательный результат. В частности, ампликонное секвенирование 16S было полезно при первичном обследовании пациентов с инфекцией на фоне внутрижелудочкового кровоизлияния (частота ложноотрицательных результатов культурального исследования = 100%), субарахноидального кровоизлияния (77,8%) и системного рака (100%), которые являются факторами риска центральной лихорадки. Кроме того, ампликонное секвенирование 16S могло указывать на возможность персистирующего бактериального менингита при эмпирической антибиотикотерапии. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Нанопоровое секвенирование 16S образцов СМЖ оказалось более эффективным, чем стандартное культуральное исследование СМЖ, для диагностики послеоперационного бактериального менингита и может способствовать принятию обоснованных доказательствами решений о продолжении или прекращении антибиотикотерапии.
1
Среди 285 образцов ликвора от 178 пациентов с подозрением на послеоперационный менингит истинная бактериальная инфекция была выявлена в 41 образце (14,4%).
2
Нанопоровое 16S-секвенирование ликвора оказалось эффективнее обычного посева для выявления послеоперационного бактериального менингита.
3
Обычный посев дал ложноотрицательный результат в 56,1% (23/41) образцов с подтверждённой инфекцией.
4
Нанопоровое 16S-секвенирование было особенно полезно при первичном обследовании пациентов с внутрижелудочковым кровоизлиянием, субарахноидальным кровоизлиянием или системным раком, где частота ложноотрицательных посевов составляла 77,8–100%.
5
Секвенирование могло указывать на персистирующий бактериальный менингит во время эмпирической антибиотикотерапии, помогая решать вопрос о продолжении или отмене антибиотиков.

Послеоперационный бактериальный менингит у пациентов после нейрохирургического вмешательства, оцениваемый по цереброспинальной жидкости

Выявление истинной и персистирующей инфекции, включая случаи с отрицательным результатом посева, и сравнительная диагностическая эффективность ампликонного секвенирования 16S на платформе nanopore по сравнению с обычным посевом цереброспинальной жидкости

Publication Details
Publication Date
2022-02-06
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
19
Access Type
Author Information
Authors
Yoonhyuk Jang
Seondeuk Kim
Narae Kim
Hyoshin Son
Eun Jin Ha
Eun Jung Koh
Ji Hoon Phi
Chul‐Kee Park
Jeong Eun Kim
Seung‐Ki Kim
Sang Kun Lee
Won‐Sang Cho
Jangsup Moon
Kon Chu
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%