НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ТИПИРОВАНИЯ STAPHYLOCOCCUS spp. МЕТОДОМ MALDI-TOF МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме. Масс-спектро-профили микроорганизмов, получаемые с помощью времяпролетной матрице-ассоциированной лазерной десорбции/ионизациии (MALDI-TOF) масс-спектрометрии являются источником информации о пептидных профилях, которая может быть использована для идентификации и типирования. Разнообразие технических и биоинформационных решений затрудняет формирование единой базы масс-спектро-профилей. Бактерии рода Staphylococcus являются одними из наиболее изученных объектов для идентификации с помощью MALDI-TOF масс-спектрометрии, а также являются частыми возбудителями внутрибольничных инфекций, в особенности среди иммунокомпрометрированных пациентов. Методы быстрой дифференцировки нозокомиальных, полирезистентных и высоковирулентных изолятов Staphylococcus spp. позволят снизить летальность среди ослабленных и иммунокомпрометированных пациентов. Целью исследования была оценка сопоставимости и воспроизводимости результатов идентификации и типирования Staphylococcus spp. с помощью MALDI-TOF масс-спектрометрии. Сравнительные исследования 292 изолятов Staphylococcus spp., выделенных из клинических образцов на базе многопрофильного стационара СЗГМУ им. И.И. Мечникова проводили с помощью MALDI-TOF масс-спектрометрометров «BactoSCREEN ID» (ООО «Литех», Россия) и Bruker Biotyper 3.1 (Bruker GmBH, Германия). Сопоставимость результатов видовой идентификации Staphylococcus spp. составляла 95,9%; причем среди неправильно идентифицированных изолятов изолятов 12 (4,1%) составляли идентифцированные с помощью Bruker Biotyper 3.1 и 3 изолята (1,1%) Staphylococcus spp. с помощью BactoSCREEN ID. Повторная идентифкация нивелировала различия между используемыми системами. Выявили, что способ экстракции белков не влиял на надежность видовой идентификации Staphylococcus spp. с использованием сравниваемых библиотек данных (÷2, p > 0,05) в отличие от внутривидового типирования (÷2, p < 0,0001). Масс-спектры Staphylococcus spp. при использовании различных протоколов экстракции различались по уровню интенсивности пиков диапазонов масс до 4000 m/z, 5300±600 m/z и 6500±500 m/z и более 7000 m/z. Пики низкомолекулярных пептидов выявляли при полной экстракции белка в отличии от пробоподготовки на поверхности мишени. Для формирования унифицированного протокола обработки масс-спектро-профилей проводили оценку надежности базовых статистических величин (мода, медиана, максимум, минимум и среднее арифметическое). Анализ медианы масс-спектро-профилей рекомендуется использовать для воспроизводимости и стабильности результатов внутривидового типирования Staphylococcus spp. с помощью MALDI-TOF масс-спектрометрии. В результате сравнительных исследований выявили, что две системы для MALDI-TOF масс-спектрометрия надежно идентифицируют Staphylococcus spp., а для типирования требуется унификация пробоподготовки и биоинформационного анализа.

Об авторах

А. С. Степанов

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleksandr.stepanov@szgmu.ru

ассистент кафедры медицинской микробиологии 

195067, Россия, Санкт-Петербург, Пискаревский пр., 47
Тел.: 8 (921) 897-10-13 (моб.)

Россия

Н. В. Васильева

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург

Email: fake@neicon.ru
д.б.н., профессор, зав. кафедрой медицинской микробиологии Россия

Список литературы

  1. Гостев В.В., Калиногорская О.С., Черненькая Т.В., Науменко З.С., Ворошилова Т.М., Захарова Ю.А., Хохлова О.Е., Круглов А.Н., Сидоренко С.В. Антибиотикорезистентность метициллинорезистентных Staphylococcus aureus, циркулирующих в Российской Федерации // Антибиотики и химиотерапия. 2015. Т. 60, № 1–2. C. 3–9. [Gostev V.V., Kalinogorskaya O.S., Chernenkaya T.V., Naumenko Z.S., Voroshilova T.M., Zakharova Yu.A., Khokhlova O.E., Kruglov A.N., Sidorenko S.V. Antibiotic resistance of MRSA in Russian Federation. Antibiotiki i khimioterapiya = Antibiotics and Chemotherapy, 2015, vol. 60, no. 1–2, pp. 3–9. (In Russ.)]
  2. Козлова Н.С., Баранцевич Е.П., Баранцевич Н.Е. Антибиотикорезистентность стафилококков, выделенных из крови // Научное обозрение. 2014. № 3. C. 184–189. [Kozlova N.S., Barantsevich E.P., Barantsevich N.E. Antibiotic resistance of staphylococci isolated from blood. Nauchnoe obozrenie = Scientific Review, 2014, no. 3. pp. 184–189. (In Russ.)]
  3. Albrethsen J. Reproducibility in protein profiling by MALDI-TOF mass spectrometry. Clin. Chem., 2007, vol. 53, no. 5, pp. 852– 858. doi: 10.1373/clinchem.2006.082644
  4. Böhme K., Fernández-No I.C., Barros-Velázquez J., Gallardo J.M., Cañas B., Calo-Mata P. Comparative analysis of protein extraction methods for the identification of seafood-borne pathogenic and spoilage bacteria by MALDI-TOF mass spectrometry. Analyt. Methods, 2010, vol. 2, no. 12, pp. 1941–1947. doi: 10.1039/C0AY00457J
  5. Camoez M., Sierra J.M., Dominguez M.A., Ferrer-Navarro M., Vila J., Roca I. Automated categorization of methicillin-resistant Staphylococcus aureus clinical isolates into different clonal complexes by MALDI-TOF mass spectrometry. Clin. Microbiol. Infect., 2016, vol. 22, no. 2, pp. 161.e1–161.e7. doi: 10.1016/j.cmi.2015.10.009
  6. Chen X.-P., Li W.G., Zheng H., Du H.Y., Zhang L. Extreme diversity and multiple SCCmec elements in coagulase-negative Staphylococcus found in the Clinic and Community in Beijing, China. Ann. Clin. Microbiol. Antimicrob., 2017, vol. 16: 57. doi: 10.1186/s12941-017-0231-z
  7. Gibb S., Strimmer K. MALDIquant: a versatile R package for the analysis of mass spectrometry data. Bioinformatics (Oxford, England), 2012, vol. 28, no. 17, pp. 2270–2271. doi: 10.1093/bioinformatics/bts447
  8. Jamal W., Albert M.J., Rotimi V.O. Real-time comparative evaluation of bioMerieux VITEK MS versus Bruker Microflex MS, two matrix-assisted laser desorption-ionization time-of-flight mass spectrometry systems, for identification of clinically significant bacteria. BMC Microbiology, 2014, vol. 1, no. 14: 289. doi: 10.1186/s12866-014-0289-0
  9. Lee M., Chung HS., Moon HW., Lee SH., Lee K. Comparative evaluation of two matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) systems, Vitek MS and Microflex LT, for the identification of Grampositive cocci routinely isolated in clinical microbiology laboratories. J. Microbiol. Methods, 2015, vol. 113, pp. 13–15. doi: 10.1016/j.mimet.2015.03.020
  10. Patel R. MALDI-TOF MS for the diagnosis of infectious diseases. Clin. Chem., 2015, vol. 61, no. 1, pp. 100–111.
  11. Ryan C.G., Clayton E., Griffin W.L., Sie S.H., Cousens D.R. SNIP, a statistics-sensitive background treatment for the quantitative analysis of PIXE spectra in geoscience applications. Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B., 1988, vol. 34, pp. 396–402. doi: 10.1016/0168-583X(88)90063-8
  12. Schulthess B., Brodner K., Bloemberg G.V., Zbinden R., Böttger EPP., Hombach M. Identification of Gram-positive cocci by use of matrix-assisted laser desorption ionization–time of flight mass spectrometry: comparison of different preparation methods and implementation of a practical algorithm for routine diagnostics. J. Clin. Microbiol., 2013, vol. 51, no. 6, pp. 1834–1840. doi: 10.1128/JCM.02654-12
  13. Schulthess B., Bloemberg G.V., Zbinden R., Böttger E.C., Hombach M. Evaluation of the Bruker MALDI Biotyper for identification of gram-positive rods: development of a diagnostic algorithm for the clinical laboratory. J. Clin. Microbiol., 2014, vol. 52, no. 4, pp. 1089–1097. doi: 10.1128/JCM.02399-13
  14. Schuster D., Josten M., Janssen K., Bodenstein I., Albert C., Schallenberg A., Gajdiss M., Sib E., Szekat C., Kehl K., Parčina M., Hischebeth G.T.R., Bierbaum G. Detection of methicillin-resistant coagulase-negative staphylococci harboring the class A mec complex by MALDI-TOF mass-spectrometry. Int. J. Med. Microbiol., 2018, vol. 308, no. 5, pp. 522–526. doi: 10.1016/j.ijmm.2018.05.001
  15. Seng P., Fournier PE., La Scola B., Drancourt M., Raoult D. MALDI-TOF-mass spectrometry applications in clinical microbiology. Future Microbiol., 2010, vol. 5, no. 11, pp. 1733–1754. doi: 10.2217/fmb.10.127
  16. Staphylococcus aureus subtyping for MRSA detection. URL: https://www.bruker.com/products/mass-spectrometry-and-separations/maldi-biotyper-for-microbiological-research/mbt-subtyping-software-module/staphylococcus-aureus-subtyping-for-mrsa-detection.html (21.11.2017)
  17. Wang H.-Y., Lee T.Y., Tseng Y.J., Liu T.P., Huang K.Y., Chang Y.T., Chen C.H., Lu J.J. A new scheme for strain typing of methicillin-resistant Staphylococcus aureus on the basis of matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry by using machine learning approach. PLoS One, 2018, vol. 13, no. 3, pp. e0194289. doi: 10.1371/journal.pone.0194289
  18. Westblade L.F., Garner O.B., MacDonald K., Bradford C., Pincus D.H., Mochon A.B., Jennemann R., Manji R., Bythrow M., Lewinski M.A., Burnham C.-A.D., Ginocchio C.C. Assessment of reproducibility of matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry for bacterial and yeast identification. J. Clin. Microbiol., 2015, vol. 53, no. 7, pp. 2349–2352. doi: 10.1128/JCM.00187-15
  19. Wolters M., Rohde H., Maier T., Belmar-Campos C., Franke G., Scherpe S., Aepfelbacher M., Christner M. MALDI-TOF MS fingerprinting allows for discrimination of major methicillin-resistant Staphylococcus aureus lineages. Int. J. Med. Microbiol., 2011, vol. 301, no. 1, pp. 64–68. doi: 10.1016/j.ijmm.2010.06.002

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Степанов А.С., Васильева Н.В., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».