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基于全基因组测序的耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌耐药基因、毒力因子及同源性分析 被引量:4
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作者 胡小骞 王琴 《中国抗生素杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期939-945,共7页
目的通过应用全基因组测序(whole genome sequencing,WGS)技术分析某三级医疗机构耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌(carbapenem-resistant Acinetobacter baumannii,CRAB)的耐药基因、毒力因子及同源性。方法收集该院2020年1月至3月重症... 目的通过应用全基因组测序(whole genome sequencing,WGS)技术分析某三级医疗机构耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌(carbapenem-resistant Acinetobacter baumannii,CRAB)的耐药基因、毒力因子及同源性。方法收集该院2020年1月至3月重症监护病房(Intensive care unit,ICU)、神经外科分离的11株医院感染CRAB菌株,通过二代测序平台进行全基因组测序,应用基因组流行病学中心(Center for genomic epidemiology,CGE)ResFinder 4.0软件分析其耐药基因型,并应用MORPHEUS在线制作热图,应用毒力因子数据库(virulence factors of pathogenic bacteria,VFDB)VFanalyzer软件筛选毒力因子,应用MLST软件检测菌株的ST型,应用Kaptive软件检测荚膜型,应用CSI Phylogeny 1.4软件及FigTree v1.4.4软件构建最大似然树(maximum likelihood tree,MLT)以分析其同源性。结果11株CRAB对亚胺培南、美罗培南、头孢菌素、环丙沙星均呈现耐药,而对阿米卡星、左氧氟沙星耐药的菌株株数较少。11株CRAB共检测出18种耐药基因,11株同时携带碳青霉烯酶耐药基因bla_(OXA-23)和bla_(OXA-66),β-内酰胺酶耐药基因以bla_(TEM-1D)和bla_(ADC-25)为主,大部分菌株携带多种外排泵相关耐药基因及抗菌药物修饰酶耐药基因。11株CRAB均携带多种毒力因子,包括外膜孔蛋白、脂多糖、生物膜、外排泵、磷脂酶和效应蛋白等,如OmpA、Lps、Csu、Pga、Ade、Plc、Bas、Bau、Ent、Hem、Aba、Bfm、Pbp和Kat等。11株CRAB均为ST2-K22型,同源性分析结果显示C组内同源性关系相近,存在院内传播的可能。结论该院CRAB的耐药性、毒力特征复杂多样,同源性分析显示该院存在1种优势克隆株,该克隆株有医院内传播的风险。 展开更多
关键词 青霉类抗生素鲍曼不动杆菌 全基因组测序 药基因 毒力因子 同源性
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耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌感染预测神经网络模型的构建及应用
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作者 金晓菲 李加雄 陈丽娟 《医师在线》 2023年第2期22-25,共4页
目的研究耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌(CRAB)感染预测神经网络模型的构建及应用。方法回顾性分析医院从2019年2月~2022年2月收治的286例鲍曼不动杆菌(AB)感染的住院患者病历资料,根据耐药性分为观察组(CRAB感染)92例及对照组(碳青霉... 目的研究耐碳青霉烯类抗生素鲍曼不动杆菌(CRAB)感染预测神经网络模型的构建及应用。方法回顾性分析医院从2019年2月~2022年2月收治的286例鲍曼不动杆菌(AB)感染的住院患者病历资料,根据耐药性分为观察组(CRAB感染)92例及对照组(碳青霉烯类抗生素敏感AB感染)194例。比较两组患者的一般资料以及临床治疗情况。通过单因素分析、多因素Logistic回归分析明确CRAB感染的影响因素。采用Logistic回归分析以及神经网络模型分析CRAB与各项影响因素的关系,构建预测评估模型。结果单因素分析发现,性别、年龄、BMI以及基础疾病均和CRAB感染无关(P均>0.05),使用呼吸机、碳青霉烯类抗生素、替加环素以及使用抗菌药物时间、入住ICU时间均和CRAB感染有关(P均<0.05)。经多因素Logistic回归分析显示,使用呼吸机、碳青霉烯类抗生素、替加环素以及使用抗菌药物时间、入住ICU时间均是CRAB感染的危险因素(P均<0.05)。将“1-特异性”作为横坐标,以“灵敏度”作为纵坐标,进行ROC曲线的绘制,其中ROC曲线下面积为0.879,95%CI(0.572~0.894),P<0.001,可见该模型预测效果较佳。结论CRAB感染的危险因素较多,包括使用呼吸机、使用碳青霉烯类抗生素、使用替加环素等,且随着使用抗菌药物时间以及入住ICU时间的增加,CRAB感染风险增加。其中,神经网络模型对CRAB感染的预测能力较佳。 展开更多
关键词 青霉类抗生素鲍曼不动杆菌 危险因 神经网络模型 药性
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