【临床研究】mNGS在神外重症中枢神经系统感染的价值研究

2024-04-01 13:11:56 Illumina因美纳(中国)科学器材有限公司


近日,由天坛医院开展、因美纳和予果生物共同支持的一项探索mNGS在神外重症术后中枢神经系统感染价值的研究I期结果发表于SHOCK杂志【1】。

本项研究分成两期,I期为前瞻性观察性研究,旨在探索mNGS在神经外科重症患者进行中枢神经系统感染(CNSIs)的诊断表现。II期则计划进行干预性研究,探索mNGS的临床和卫生经济学获益。

I期研究结果显示,在139名疑似CNSIs患者(包括66例CNSIs,73例非CNSIs)中,mNGS在诊断CNSIs方面表现出了较传统病原体培养更优异的性能。具体如下:

病原体检测能力    

在CNSIs组中,mNGS技术检出13种病原体,覆盖了42例患者;而传统病原体培养仅检出9种,覆盖22例患者。mNGS的检出率(63.63%)显著高于传统培养(33.33%)(图1)。

图1:mNGS和培养法病原体检测能力

诊断准确性     

以临床诊断作为金标准,mNGS在阳性一致性、准确率及阴性预测值方面均显著优于传统培养方法,显示了其在诊断CNSIs方面的潜力(表1)。

表1:mNGS和培养方法在CNSIs的诊断准确率

耐药基因检测     

mNGS在14例患者脑脊液样本中检测到共18个耐药基因,其中12例培养阳性并获得了表型药敏结果,mNGS耐药基因结果与表型药敏具有良好的一致性,包括革兰氏阴性菌(表2)、嗜麦芽窄食单胞菌(表2)和金黄色葡萄球菌(表3)。

表2:革兰氏阴性菌中耐药基因和表型比对

表3:嗜麦芽窄食单胞菌中耐药基因和表型比对

表4:金黄色葡萄球菌中耐药基因和表型比对

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通过上述数据可以看出,mNGS技术在诊断神经外科重症监护病房患者的中枢神经系统感染方面,相比传统培养方法在检出率、准确性展现出明显优势;此外,mNGS还能够检测到耐药基因,为临床提供更为精准的抗菌治疗方案。因此,mNGS技术的应用,为中枢神经系统感染的诊断和治疗提供了新的思路和方法。

该项研究II期正在进行中,protocol已发表于mSystems杂志【2】,旨在探索mNGS的临床和经济学获益。

缩略语

CNSIs: Central Nervous System Infections

TZP:piperacillin tazobactam

CSL:cefoperazone sulbactam

CAZ:ceftazidime

FEP:cefepime

IPM:imipenem

MEM:meropenem

DOX:doxycycline

TGC:tigecycline

LVX:Levofloxacin

SXT:sulfamethoxazole tablets

PEN:penicillin

MET:metampicillin

CLI:clindamycin

ERY:erythromycin

VAN:vancomycin

参考文献:

Tian Y, Duan Y, Gao R, Gao W, Xu S, Wang S, Li F, Fang F, Su R, Chen Y, Xu N, Li W, Zhang L, Zhou JX. Diagnostic Performance of central nervous system infections in patients with neurosurgical intensive care using metagenomic next-generation sequencing: A Prospective Observational Study. Shock. 2024 Feb 2. doi: 10.1097/SHK.0000000000002320. Epub ahead of print. PMID: 38517267.

Tian Y, Gao R, Wang Y, Zhou Y, Xu S, Duan Y, Lv W, Wang S, Hou M, Chen Y, Li F, Gao W, Zhang L, Zhou J-X. Economic impact of metagenomic next-generation sequencing versus traditional bacterial culture for postoperative central nervous system infections using a decision analysis mode: study protocol for a randomized controlled trial. mSystems. 2023 Dec 21;8(6):e0058123. doi: 10.1128/msystems.00581-23. Epub 2023 Nov 8. PMID: 37937972; PMCID: PMC10734456.

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