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減少臨床樣本周轉(zhuǎn)時間

? ?在過去20年中，醫(yī)療行業(yè)投入了大量資源來開發(fā)準確和快速的檢測方法，以減少臨床醫(yī)學中的樣本周轉(zhuǎn)時間（TAT）。隨著抗生素耐藥性的不斷增加，需要快速地給出應(yīng)對策略，以便對患者能夠及時治療。在全實驗室自動化（TLA）出現(xiàn)之前，主要用基質(zhì)輔助激光解吸/電離飛行時間質(zhì)譜（MALDI-TOF-MS）鑒定細菌、分枝桿菌、酵母和霉菌，目前該方法取代了常規(guī)的生物化學實驗檢測方法。與用于微生物鑒定的常規(guī)方法或分子水平分析相比，MALDI-TOF-MS具有以下三個優(yōu)點：（1）周轉(zhuǎn)時間快（2）樣本量要求低（3）試劑成本適中。使用MALDI-TOF-MS能夠準確、快速地鑒定微生物，有助于快速提供治療方案，特別是意外感染了病原體時，該方法特別有效。因此，這項技術(shù)使抗菌治療、感染預(yù)防和控制措施能夠得到有效的實施（Figure 4A/B）。

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紙片擴散試驗實現(xiàn)檢測自動化

全實驗室自動化（TLA）在許多領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用，抗生素耐藥性檢測全自動化解決方案的實施，是全實驗室自動化成功案例之一。在一項研究中，Copan為自動紙片擴散AST開發(fā)了一種新模塊，包括一個可容納50個抗生素藥筒的轉(zhuǎn)盤。開發(fā)這個新模塊的明確目標是，通過增加第二條傳送帶，最大限度地減少AST線上的工作流程瓶頸。這個新的全集成自動化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)：可以使用至少四個不同的菌落制備接種懸浮液，以篩選不同的抗性模式；在特定平板的整個表面上自動接種細菌細胞懸浮液；根據(jù)預(yù)設(shè)置的面板分配抗生素盤；將培養(yǎng)基運輸至培養(yǎng)箱；在設(shè)置的時間點獲取平板的高質(zhì)量數(shù)字化圖像；最后獲得并解讀所有受試抗生素的抑制圈直徑大小。

通過紙片擴散來評估AST全自動解決方案的準確性時，需要遵循的基本規(guī)則可以總結(jié)為兩點：（1）評估這種新方法檢測最重要的耐藥機制，應(yīng)包括具有代表性的非重復(fù)臨床菌株數(shù)量，以及這些菌株對不同類別的抗生素表現(xiàn)出耐藥模式；（2）為了計算耐藥的百分比誤差，分析中還應(yīng)包括大量非重復(fù)敏感臨床菌株。

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革蘭氏陰性菌常規(guī)AST

? ??在過去十年中，研究表明，厭氧菌中抗生素耐藥性穩(wěn)步增加了。面對這樣的現(xiàn)狀，對厭氧菌進行常規(guī)耐藥性試驗十分必要。作為全自動紙片擴散的補充，通過與目前的常規(guī)方法ATB ANA?測試法（BioMérieux）進行比較，在大量臨床相關(guān)厭氧菌株上測試了Thermo Scientific? Sensititre? 厭氧菌MIC平板的準確性，兩種方法之間的一致性達到95%。通過整合靶向治療中使用的最新分子，為多重抗性革蘭氏陰性菌設(shè)計了一種新的平板。該平板由Thermo Scientific?制造并使用ATCC參考菌株進行驗證。目前只要AST紙片擴散檢測到設(shè)定的抗性模式，這個平板就可以進行下一步測試。正如自動AST測試所研究的那樣，這一設(shè)計能夠通過系統(tǒng)地針對可疑菌株，以合理的成本有效監(jiān)測抗生素耐藥性。

? ?Sensitre?敏感性系統(tǒng)采用一種固體平板設(shè)計方法。該方法可以測試定性（敏感或耐藥）和定量最小抑制濃度（MIC）試驗。人工制備菌株懸浮液，并使用Sensitre Autoinvocator?/AIM?自動接種平板。固體平板上添加了為測試的微生物選擇的連續(xù)稀釋的抗菌劑。接種培養(yǎng)后，使用Sensitire?手動查看器讀取結(jié)果。通過渾濁或底部細胞沉積來測試細菌生長情況。最小抑制濃度（MIC）是指抑菌試驗中可見細菌生長的最低藥物濃度。

? ? ?在過去的幾十年里，多重耐藥的革蘭氏陰性細菌感染已經(jīng)成為醫(yī)學和全球衛(wèi)生領(lǐng)域關(guān)注的主要領(lǐng)域之一。為了優(yōu)化治療方案，并應(yīng)對不斷增加的產(chǎn)碳青霉烯酶的革蘭氏陰性細菌，使用最有效藥物的添加使用最小抑制濃度（MIC）已變得至關(guān)重要。通過對多重耐藥（MDR）菌株進行靶向AST測定，同時結(jié)合治療藥物監(jiān)測（TDM），可以得到最有效的治療方法。由于瓊脂擴散不能提供MIC，如在培養(yǎng)MDR菌株或厭氧菌時，Sensititre?是對全自動AST紙片擴散的補充。

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結(jié)論

? ? ?全實驗室自動化（TLA）現(xiàn)已被證明能夠有效進行臨床微生物學檢測，可以克服微生物實驗室培養(yǎng)檢測所面臨的多樣性和復(fù)雜性。能夠?qū)崿F(xiàn)對各種指標（臨床應(yīng)用、檢測效率、可追溯性、質(zhì)量管理和TAT）進行監(jiān)測，通過紙片擴散能夠?qū)崿F(xiàn)AST的完全自動化。

人工智能（AI）的實施不僅可以快速識別細菌生長（檢測），還可以區(qū)分細菌形態(tài)（分割）和統(tǒng)計相應(yīng)的菌落（計數(shù)），這將進一步增強微生物檢測工作流程，并能夠確保試驗的可重復(fù)和可預(yù)測?，F(xiàn)在需要進行仔細的驗證研究，以便使用人工智能自動處理陰性培養(yǎng)物，并在無需人工干預(yù)的情況下自動獲取試驗結(jié)果。

全文完

信息來源：Cherkaoui A, Schrenzel J. Total Laboratory Automation for Rapid Detection and Identification of Microorganisms and Their Antimicrobial Resistance?Profiles. Front Cell Infect Microbiol. 2022 Feb 3;12:807668. doi: 10.3389/fcimb.2022.807668.

文獻來源 |?本文由中科院上海生命科學信息中心與上海曼森生物合作供稿

內(nèi)容審核 | 曼森生物郝玉有

排版編輯 | 曼森生物劉娟娟

【文章來源：曼森生物MediaCenter】?