精准医疗之 — 宏基因组测序诊断LRIs研究新进展

LRIs背景介绍
下呼吸道感染(LRIs)可分为社区获得性肺炎(CAP)、医院获得性肺炎(HAP)、支气管炎、细支气管炎和气管炎。

发病率和死亡率因感染部位、病原体和宿主因素而异。

在英国,CAP每年造成约29,000人死亡,而在美国,HAP每年有36,000人死亡。最常见的细菌性CAP病原菌为肺炎链球菌和流感嗜血杆菌,最常见的HAP病原菌为金黄色葡萄球菌、肠杆菌科和铜绿假单胞菌。然而,多种细菌和病毒病原体可以引起LRIs,这使得诊断和治疗成为一个挑战。

抗生素滥用的危害

呼吸道感染初期,鉴于许多病人感染了细菌或病毒,通常使用广谱抗生素进行治疗。但如此广泛地盲目使用广谱抗生素会破坏肠道菌群,并可能导致耐药性细菌和艰难梭菌的出现,甚至会加重病情

定制治疗—你值得拥有!

快速和准确的微生物诊断可以使定制治疗成为可能,并减少广谱抗生素的过度使用。金标准培养和药敏试验耗时长,报告时间为48~72小时,临床敏感性低。PCR检测具备快速和高度特异性/敏感性,但每次测试只能检查一项/组确定的候选微生物, 效率不佳。鉴于重症患者急需快速诊断指导,宏基因组测序的快速文库制备和实时数据获取的优势,使“定制治疗”成为可能。

《Nature》最新研究成果

宏基因组测序可以比培养更快地鉴定LRIs病原体,但是需要使用方法去除这些样品中存在的大量人DNA以使该方法可行。近期《Nature》上发表了一篇文章,研究者开发了一种用于细菌LRIs诊断的宏基因组学方法该方法具有基于皂苷的有效宿主DNA消除和纳米孔测序的特点1

作者对40个样品进行了测试,然后对另外41个样品进行了优化和测试。与培养相比,优化后的方法(从样品到结果6小时)对病原体检测的敏感性为96.6%,特异性为41.7%,可以准确检测抗生素抗性基因。纳米孔宏基因组测序技术可以快速准确地表征细菌LRIs,并可能有助于减少广谱抗生素的使用。

以含有耐药菌的两个样本为例,直接从元基因组数据中生成基于参考的基因组装配体。分析表明,整个病原体基因组可以快速直接从呼吸道样本中生成,用于公共卫生和感染控制应用。

文章对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)(S16)和耐阿莫西林、复合阿莫西林-克拉维酸和磺胺甲基异恶唑的大肠杆菌(S1)的测序结果进行组装,测序前2 h,去除HgDNA的MRSA样品基因组覆盖率为47.9x,装配有28个contigs。测序48 h后基因组覆盖度增加到228.7x,最终组装成22个contigs。对于耐药大肠杆菌阳性的样品,在2 h内可达到33.5x测序深度,其中装配有83个contigs。测序48 h后基因组覆盖增加到165.7x,最终大肠杆菌组装得到72个contigs。

Fig. 2 | Bacterial genome assembly, genome coverage and antibiotic gene detection with depleted versus undepleted samples. a, MRSA after 48 h of sequencing. b, E. coli after 48 h of sequencing

对于耐药基因的检测,在测序后20分钟内,即可检测到所有三个抗性基因,2小时后,分别比对到47个blaTEM、37个sulf1和21个dfrA17。

Fig. 3 | Bacterial genome assembly, genome coverage and antibiotic gene detection with depleted versus undepleted samples. f, blaTEM, sul1 and dfrA17 gene alignment of depleted versus undepleted during 2 h of sequencing.

纳米孔测序技术不仅在呼吸道病原菌测序表现优异,在其他领域如癌症相关性研究中也表现出长读长特有的优势,使重复序列和复杂结构变异的困难区域变得简单2

Long reads测序技术对基因组DNA的要求非常高,高质量的基因组DNA input可以得到更完美的数据,安序源生物科技(深圳)有限公司提供高质量基因组DNA提取的解决方案。使用该公司研发的基因组提取试剂盒可以得到纯度高,完整性好,无降解的基因组DNA,可以直接用于宏基因组测序及其他下游试验。

核酸提取或纯化试剂

样本类型:

血液、唾液、细胞、组织、粪便、细菌、病毒

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参考文献:

[1] Themoula Charalampous, et al. Nanopore metagenomics enables rapid clinical

diagnosis of bacterial lower respiratory infection[J]. Nature Biotechnology, 2019.

[2] Yoshitaka Sakamoto, et al. A new era of long-read sequencing for cancer genomics[J]. Journal ,of Human Genetics, 2019

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