Боротьба з туберкульозом: революційний аналіз виявив змішані штами інфекцій

У нещодавній статті, опублікованій у Scientific Reports , дослідники застосували статистичні підходи моделі Gaussian Mixture (GMM) для визначення стійких до ліків генотипів у зразках мікобактерій туберкульозу зі змішаними штамами інфекції (MSI) з даними повногеномного секвенування (WGS).

Дані дослідження можуть допомогти в діагностиці та картографуванні стійкості до ліків (DR) пацієнтів з туберкульозом (ТБ) для інфекційного контролю.

Рекомендуємо долучитись до дводенного семінару «Humans & Antibiotics» 2023.

Фон

M. tuberculosis, збудник туберкульозу, має чотири лінії (L1-L4), кожна з яких має декілька штамів із різним ступенем передачі та потенціалом захворювання.

Клінічні дослідження показали, що деякі пацієнти з туберкульозом містять кілька штамів M. tuberculosis, що призводить до MSI в організмі господаря.

Наявність лікарсько-чутливих і лікарсько-стійких штамів у одного хазяїна сприяє мультирезистентності (МР-ТБ), що перешкоджає інфекційному контролю за допомогою лікування першої лінії проти ТБ, рифампіцину (РІ-ТБ) та ізоніазиду (ВР-ТБ), а також сприяють поширенню стійких до ліків штамів.

Проте дослідження майже не виявили стійких до ліків штамів у зразках MSI M. tuberculosis.

Про дослідження

У цьому дослідженні проаналізовано 50 723 ізолятів M. tuberculosis, для яких дані WGS і тесту на чутливість до ліків (DST) були загальнодоступними.

Ці зразки, зібрані з 64 країн, продемонстрували ≥99% охоплення геному та глибину зчитування секвенування в 30 разів або більше. Крім того, ці зразки охоплювали всі основні лінії M. tuberculosis, причому відповідні частки L1, L2, L3 і L4 становили 9,1%, 27,6%, 11,8% і 48,3%.

Програмне забезпечення спочатку виявило MSI та припустило генотипну стійкість до ліків у цих зразках, включаючи підтримуване охоплення зчитування субліній у кожному зразку.

Примітно, що він використовував різні інформативні списки мутацій для генотипічного профілювання. Потім дослідники створили GMM для кожного зразка та оцінили його ефективність. GMM допоміг виявити змішані зчитування генів і MSI у всіх підлініях M. tuberculosis.

Показники продуктивності включали середню квадратичну помилку (MSE) і точність профілювання лікарської стійкості порівняно з прогнозами TB-Profiler.

Крім того, вони використовували дані WGS з 48 зразків клінічних штамів M. tuberculosis Малаві, щоб оцінити ефективність GSS на штучних сумішах зразків бактеріальної дезоксирибонуклеїнової кислоти (ДНК).

Результати

Результати показали, що лінія M. tuberculosis 2.2.1 була найпоширенішою в чотирьох регіонах (Південно-Східна Азія, Західна частина Тихого океану, Африка та Європа) із шести регіонів Всесвітньої організації охорони здоров’я (ВООЗ).

Значна частина ізолятів M. tuberculosis була стійкою до ізоніазиду та рифампіцину; відповідно, це були МРТБ. Крім того, у більшості випадків передбачення генотипічної стійкості були послідовними.

Крім того, дослідники відзначили, що штам L4 і сублінія L4.3.3 були найпоширенішими в усьому світі. Генотипова стійкість до ліків була найвищою в регіоні Східного Середземномор’я, переважно через штами L3.

MSI M. tuberculosis інформативні для гетерорезистентності, що може зменшити ефективність лікування туберкульозу.

У той час як штами Lineage 4 M. tuberculosis були найбільш залучені до MSI, La1.1, L2.2 і M. caprae також показали певну участь. У поєднанні L4 і L2 спричинили MSI, відображаючи змішані ефекти вибірки.

Крім того, підхід GMM виявив зменшення залучення менш трансмісивних ліній, наприклад, M. tuberculosis лінії 7, ймовірно, через те, що їхні показники секвенування відносно низькі.

Моделі GMM і TB-Profiler досягли низьких MSE у зразках із домінуючим штамом, що свідчить про хорошу прогностичну силу.

Їх продуктивність була хорошою, оскільки загальні значення MSE були незмінно низькими для обох методів.

Висновки

Методи культивування та відбору колоній M. tuberculosis, а також біоінформаційні аналізи (які використовувалися раніше) недооцінили ступінь MSI у зразках M. tuberculosis .

Навпаки, пряма WGS мокротиння або легеневої тканини краще і точніше представляє різноманіття M. tuberculosis у хворого на туберкульоз. Ці методи також показали, що туберкульозні інфекції набагато складніші, ніж вважалося раніше.

У поточному дослідженні, об’єднавши дані WGS із підходом GMM, метод профілювання лікарської стійкості, не заснований на культурі, ефективно передбачив відносну кількість різних штамів у зразках ДНК із відомим DR та пропорціями змішування.

Моделі GMM передбачили високоточну стійкість до ліків у незначних пропорціях змішування, тобто між 0,05 і 0,50, із загальним MSE 0,012. Навпаки, значення MSE для TB-Profiler і Quant-TB були трохи нижчими (0,009) і вищими (0,013).

Загалом, дані GMM можуть бути корисними для прийняття клінічних рішень у випадках туберкульозу, допомагають у діагностиці та оптимізують персоналізацію лікування. Найголовніше, що діагностика туберкульозу на основі WGS може допомогти уникнути неефективного використання ліків.

Подальші вдосконалення підходу GMM шляхом використання філогенетичної деревної структури M. tuberculosis можуть навіть розширити переваги цього підходу на інших членів MTBC, таких як M. bovis і M.caprae, щоб назвати декілька.

ДЖЕРЕЛО:  https://www.news-medical.net