導    讀

2023年9月，徐州第一人民醫(yī)院呼吸科團隊與迪飛醫(yī)學合作，在BMC Microbiology（IF=4.2）雜志發(fā)表研究型論文。文章對18株臨床肺炎克雷伯菌耐多藥（MDR-Kp）菌株進行全基因組測序（WGS），分析其耐藥基因和耐藥機制，通過系統(tǒng)發(fā)育分析評估本研究菌株與公共數(shù)據(jù)庫菌株之間的序列同源性。迪飛醫(yī)學作為共同作者參與了該研究的數(shù)據(jù)分析與文章撰寫。

研究背景

肺炎克雷伯菌是一種革蘭氏陰性菌，屬于腸桿菌科，其感染的常見臨床表現(xiàn)包括肺炎、尿路感染、血流感染和傷口感染等。雖然肺炎克雷伯菌通常被認為是醫(yī)院獲得性感染及免疫功能低下宿主感染的機會性病原體，但現(xiàn)已出現(xiàn)了高毒力和多重耐藥(MDR)菌株。

中國細菌耐藥監(jiān)測網（CHINET）數(shù)據(jù)顯示，在2005-2021年期間，肺炎克雷伯菌對亞胺培南、美羅培南等碳青霉烯類抗菌藥物的耐藥率增加了8倍(3.0%~23.8%)。從2008年到2016年，耐多藥（MDR）菌株的分離率也從0.3%急劇上升至3.5%。且數(shù)據(jù)顯示中國肺炎克雷伯菌耐藥性存在顯著的地理差異，其中華東地區(qū)的分離率明顯高于其他地區(qū)。考慮到肺炎克雷伯菌感染的臨床重要性及其在華東地區(qū)的高流行率，深入了解這些新出現(xiàn)的MDR菌株獲得抗生素耐藥的機制以及菌株之間的差異，對于優(yōu)化疾病管控至關重要。

研究方法

本研究收集了18例患者的臨床樣本，包括痰液、尿液和血液，進行肺炎克雷伯菌的分離培養(yǎng)，菌株樣本使用WGS測序進行耐藥基因分析，同時院內進行抗菌藥物敏感測試（AST）。從BV-BRC數(shù)據(jù)庫中下載87種常見肺炎克雷伯菌菌株序列，與本研究中18例樣本的WGS數(shù)據(jù)一起進行SNP位點分析，構建系統(tǒng)發(fā)育樹。

研究結果

臨床MDR-Kp菌株的抗菌敏感性

通過AST測試了全部MDR-Kp菌株對40種抗生素的抗菌藥物敏感性，我們觀察到臨床分離株對β-內酰胺類抗生素的耐藥性很高，且18株肺克培養(yǎng)株均對氨曲南和環(huán)丙沙星耐藥（表1）。同時只有一株測試菌株（1/10，10%）對頭孢菌素類抗生素頭孢他啶/阿維巴坦耐藥，而所有的測試菌株均對替加環(huán)素和多粘菌素B敏感。

表1 藥敏試驗結果

WGS破譯MDR-Kp的耐藥基因

在全基因組測序檢測到的42種潛在耐藥基因中，我們發(fā)現(xiàn)其中25種（43.9%）與已知耐藥機制相關，能夠通過傳統(tǒng)的藥敏方法進行評估。耐藥基因KPC-2和parC的檢出率最高（14/18，77.8％），其次是rmtB和sul2（12/18，66.7％）。評估WGS檢測MDR-Kp菌株已知耐藥機制的性能，發(fā)現(xiàn)對于β-內酰胺類藥物，WGS鑒定青霉素耐藥菌株的敏感性和準確性均為100%，但在預測肺炎克雷伯菌對頭孢噻吩和頭孢呋辛的敏感性方面，WGS的檢測性能下降了40%（表2）。對于其他常用抗生素，WGS表現(xiàn)中等，準確性達77.8%~100%。

 表2 WGS鑒定MDR-Kp菌株耐藥機制的性能表現(xiàn)

探究MDR-Kp菌株在時間和空間尺度上的遺傳變異

使用多位點序列分型（MLST）測試來分析MDR-Kp菌株的多樣性和復雜性，共鑒定出四種序列類型（ST），其中ST11是主要類型（圖1）。這一發(fā)現(xiàn)與其他發(fā)現(xiàn)一致，表明ST11是中國肺炎克雷伯菌感染的主要原因。

基于單核苷酸多態(tài)性（SNP）進行了系統(tǒng)發(fā)育分析，對研究中的18個MDR-Kp的分離株與之前在中國發(fā)現(xiàn)的87個菌株之間的遺傳相似性和進化關系進行了比較。結果發(fā)現(xiàn)半數(shù)菌株與湖南和上海菌株一起聚集在A簇中，6個菌株（33.3%）在B簇中形成不同的分組，而分析結果并未顯示這些菌株的分布模式存在任何空間或時間差異。

 圖1 MDR-Kp菌株在空間和時間尺度上的比較

結    論

WGS對于識別MDR-Kp菌株中潛在的抗菌藥物耐藥基因具有重要的臨床意義，且WGS揭示的全面基因組信息對于指導臨床治療決策、實現(xiàn)耐藥菌監(jiān)控以及進一步了解細菌耐藥機制具有巨大的潛力。

參考文獻：

Yang J, Zhang K, Ding C, Wang S, Wu W, Liu X. Exploring multidrug-resistant Klebsiella pneumoniae antimicrobial resistance mechanisms through whole genome sequencing analysis. BMC Microbiol. 2023 Sep 2;23(1):245. doi: 10.1186/s12866-023-02974-y. PMID: 37660028; PMCID: PMC10474722.

編譯：雪冷   審核：佳、Zen-Master   排版：琳