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2023年4月,广东省人民医院顾兵教授团队以宏基因组(mNGS)测序为基础,在《Journal of clinical microbiology》(JCRQ1,临床微生物学权威期刊,影响因子11.677)发表题为《Novel Clinical mNGS-Based Machine Learning Model for Rapid Antimicrobial Susceptibility Testing of Acinetobacter baumannii》 (基于mNGS的机器学习模型用于鲍曼不动杆菌的快速药敏检测)的论文,在快速药敏检测领域取得了突破性进展。
创新构建以mNGS为基础的药敏预测模型
mNGS已广泛用于临床诊疗,为感染性疾病提供治疗依据。目前以全基因测序(WGS)为基础构建的药敏预测模型多有报道,但成本高、样本要求高、分析技术壁垒等限制了WGS的临床应用;以培养为基础的药敏结果存在时间长、操作繁琐、阳性率低等痛点,不能满足临床需求。mNGS药敏预测模型,以机器学习为核心,纳入鲍曼不动杆菌关键耐药基因和耐药表型分析,成功构建mNGS-AST模型并具备强预测性和高稳定性,提供了分子水平快速检测药敏的可靠途径。
mNGS药敏预测模型的构建和验证
回顾性验证和前瞻性应用证实模型价值
mNGS-AST应用于临床诊断鲍曼不动杆菌药敏的价值从2个维度开展评估:回顾性验证和前瞻性应用。230例回顾性临床样本,mNGS-AST模型预测亚胺培南、头孢他啶、头孢吡肟、环丙沙星的准确率分别为97.65%、96.57%、97.64%和98.36%;50例前瞻性样本,mNGS-AST预测结果与培养的药敏表型结果一致率为100%。此外, mNGS预测耐药性的平均报告时间为19.1小时,而培养的AST为63.3小时,显著减少了44.3小时,具备更高的检测时效性。可见,该模型在临床的应用前景广阔,可以实现临床单次送检mNGS,即可获得初步药敏结果,对指导用药提供极大的便利性,也为患者诊疗节约了宝贵时间。
mNGS-AST的临床回顾性和前瞻性应用
本论文通讯作者为我院顾兵教授,第一作者为我院胡雪姣博士,我院赵云虎为共同第一作者。研究成果表明mNGS耐药预测模型可作为一种快速基因型AST方法,用于鉴定鲍曼不动杆菌,预测抗菌药物的耐药性和易感性,并可拓展于其他病原体,有望构建mNGS预测病原体药敏体系,促进临床抗菌药物的合理使用。
赵云虎
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