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WGS分型采用5 - snp c:d: utoff分型,以最高的精度描述了最近的传播链,并提供了高分辨率的耐药模式,从而实现了直接的临床效益http://bit.ly/2Pk37Wo
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控制人对人的结核病(TB)的传输是由世界卫生组织(WHO)获得最终结核病策略集的关键指标1,2]。控制结核病传播,在大城市尤其是,是一个世界性的挑战重中之重[3]。大都市都具有较高的结核病登记率比全国其他地方,因为他们集中高危人群,如无家可归者,吸毒者和移民往往来自(其他)高结核病的发病率设置。对于传输的时机由人口密度和复杂的社会交往放大,经常导致大的,时间延长传输网络[3]。针对性干预到中断传输需要具有增强的流行病学调查TB菌株的基因分型有效的组合。虽然经典IS6110DNA指纹和24位点MIRU-VNTR(分枝杆菌散在重复单元可变串联重复的数目)分型提供标准化的和易于计算的分型结果与在线命名系统,一些研究现在表明,全基因组测序(WGS)具有优越的鉴别能力,从而允许爆发菌株的无与伦比的分辨率[4-10]。然而,对于在大都市地区检测传输WGS的预测能力还没有被量化与最确定的参考,即通过鉴定有形流行病学联系特别的调查,在延长的时间和人口规模。
为了解决这个缺口,我们进行了经典的基因分型6110DNA指纹和24位点MIRU-VNTR打字)和WGS基于Illumina的技术,使用已建立的程序[11-14],的结核分枝杆菌复合菌从1171例患者居住在德国汉堡获得了超过十年(二〇〇五年至2015年),占全部培养阳性的情况下,在此期间92.3%。患者应变簇定义了基于相同经典基因分型的图案和一个五单核苷酸多态性(SNP),其为切断用于WGS(d5WGS)任何两个菌株之间的遗传距离[15]。
所有的1171例患者根据IS的各自的结果分为“集群”或“不聚集”组6110DNA指纹、MIRU-VNTR分型和d5WGS。将聚类结果与患者之间明确的流行病学联系进行盲目匹配,通过系统的接触者追踪(包括公共卫生部门的地理测绘)在一段时间内不间断地识别。在汉堡,所有患者的数据都由受过培训的公共卫生人员使用标准化问卷进行前瞻性收集。除了捕捉病人的家庭的身份,职业和社会接触,信息获得国籍,出生日期和国家、移民身份(如果必要的话),入境日期到德国,数年的居住在德国汉堡或其他地方,现在和之前的地址(es)在汉堡或其他地方在过去的10年(包括无家可归者收容所,如果必要的话),病人的当前和之前的本质就业(s),临床疾病和以往任何已知的与其他结核患者的接触(特别是在出现任何症状之前的6个月内)。这些数据改善了病人以前不知道的传播的识别,这可能在进一步的访谈中得到澄清。此外,它们有助于确认缺乏流行病学联系,例如如果两个群集成员“进口”它汉堡之前被感染通过在各自的祖国非常普遍的区域性应变,但从来没有见过对方。
我们将一种方法的敏感性定义为该方法聚集的所有与流行病学相关的患者中,经流行病学确认存在传播联系的结核病患者的比例。特异性定义为未聚集的、未确定流行病学联系的所有(聚集的和未聚集的)未发生传播的患者的比例。阳性预测值(PPV)是在所有群集患者中实际发生流行病学确认传播的群集患者的百分比,而阴性预测值(NPV)是未发生流行病学确认传播的群集患者的百分比。
从2005年1月1日至2015年12月31日,通过三种基因分型方法,对1171例患者分离株进行了培养,其中904例(77.2%)为肺外结核,267例(22.8%)为肺外结核。患者平均年龄均数±sd46.0±19.4岁,其中60.3%为男性(1171人中706人)。744例(63.5%)患者为外国出生,来自96个不同国家。在1171名患者中,有135名(11.5%)患者经流行病学确认存在联系(表格1)。
WGS分析将1171名患者中的351人(31.9%)分成87个WGS组,每个组包括2至25名受试者(表格1)。在35个WGS集群中,没有发现任何集群成员之间可检测到的传输链路(40.2%),而在52个集群(59.8%)中,两个集群成员之间至少有一个可检测到的传输链路(数据未显示)。这52个群体包括135名个体中的134人,他们都发现了明确的流行病学联系。因此,在最近的一个传播链中,只有一名患者未被捕获,并被错误地归类为未聚集在d5WGS中,其敏感性为99.3% (95% CI 95.9-100%) (134/135) (表格1)。由于wgs聚集患者中的217名(351 - 134名)和非聚集患者中的819名未检测到传播事件,特异性为79.1% (95% CI 76.4-81.5%)(819/819 + 217)。d5WGS检测患者间有形流行病学联系的PPV为134/351,或38.2% (95% CI 33.1-43.5%)。相反,NPV为99.9%(95%可信区间为99.2-100%),820例患者中有819例没有证据表明存在任何传播联系。
是6110DNA指纹分析和MIRU-VNTR分型都将我们的1171例患者中的135例流行病学关联患者中的131例指定为群集患者,因此每个患者的敏感性为97.0% (95% CI 94.2-99.9%) (表格1)。
然而,MIRU-VNTR分分配471名患者群,包括135例具有明确流行病学联系的131(表格1)。相反,其余700名患者,谁没有分配到一个集群的696,没有流行病学联系。因此,用于检测最近的发射链的特异性为67.2%(340分之696+ 696)(95%CI 64.3-70.0%),即比一般工资低11.9%。与WGS相比,MIRU的PPV也显著降低,为131/471,即27.8% (95% CI 23.8-31.9%),而NPV几乎与99.4% (696/700)(95% CI 984 - 100%)相同。
是6110基因分型稍好执行,其中包括簇417周的患者总共,从而54比具有MIRU-VNTR打字更少(表格1)。因此,特异度为750 /(286 + 750),或72.40%(95%CI 69.7-75.1%)。本IS的PPV6110基因分型方法为131/417,即31.4% (95% CI 27.0-35.9%),而NPV为99.5% (750/754)(95% CI 99.0-100%)。
我们的结果与已发布的N的发现是一致的ikolayevskyy等。的[16]最近发表的评论表明截止少于六个单核苷酸多态性是关键谁一直怀疑传输TB患者和那些没有谁之间进行区分。然而,对于用于检测簇患者证实流行病学联系的d5WGS方法的74%的特异性较低(相比,其接近100%优异的灵敏度),我们的研究结果表明,即使切断的5个SNP单独,即如果没有额外的流行病学信息,就无法充分区分已证实传播的群集成员和未证实传播的群集成员(例如巧合地出现在一个集群中,但没有人传人)。
我们的研究结果也与来自英格兰中部的患者群体,这表明预期的风险因素之间的正相关关系,如在地理上接近另一个结核病例和基于WGS集群会消失cut-的为期4年的研究结果是一致的权衡超过5个SNP [8]。此外,后一项研究发现,MIRU-VNTR集群结合患者之间共享的风险因素,仅能积极预测一半的基于5个snp的WGS集群,作为近期传播的“自定义”参考。在此,我们以通过深入的流行病学调查建立的确定性联系作为外部参考,来确定WGS和经典方法各自的PPVs和NPVs来独立检测传播。
作为一个限制,我们的流行病学调查可能遗漏了一些较难处理的流行病学联系(例如休闲触点)。然而,细微和前瞻性执行通过增加灵敏度和特异性最小化这样的错误分类所有TB患者的社会人口深入分析。此外,虽然错过了链接会导致各自的基因分型方法的阳性预测值的低估,这应该不会影响所有方法同样。
相比于传统的指纹,与d5WGS基因型通常是能够更准确地界定目标群体的健康检查,并展示了如何追踪接触者的策略能够适应人群亚组与暴露于高电位结核分枝杆菌传播。例如,这可能对正在发生的更大规模的结核病暴发有帮助结核分枝杆菌在同一环境中,几十年后可能会发生应变。在这里,WGS分型已被证明比IS基因分型更能将指示病例分配给最近感染的“真正”继发性病例6110限制片段长度多态性,从而可能加快更集中的接触调查的开始[6]。
除了更精确的传输分析,预期使用快速WGS还导致对患者的临床益处,如电阻值可以迅速地从WGS数据来确定,并且用于引导个体化的治疗[1,9]。
例如,只有一个在三个二人集群病人初始基于IS6110指纹识别和MIRU-VNTR分有异烟肼耐药性。这些对通过WGS(数据未示出),这避免了治疗TB的每个第二簇患者的不必要的变形谁实际上变成了一次获得的表型药物敏感性(DST)的结果为具有完全易感TB未分组。同样,只有六分之三的多药耐药(MDR)-TB患者在一个单一的北京型MIRU-VNTR集群不得不所有口服二线药物的耐药性,而其他三个显示易感性丙硫和莫西沙星,加不确定性其电阻图案被正确地鉴定。通过d5WGS,这些患者被分成两个不同的MDR-TB簇和的索引情况下,第二簇中的联系人可以接收丙硫和莫西沙星的个性化预防性组合(未示出数据)。
特别是在耐多药或广泛耐药TB患者中,有效的治疗的快速起始服法在之前接收的冗长的表型DST的结果将避免正在进行的传输的星期。实际上,科学证据表明,WGS性预测已经达到精确水平允许其临床应用,并有可能取代表型DST对一线药物[17]。未来的二线和新药可能会出现这种情况。
总之,WGS打字五SNP截止描绘高精度最近传动链并且还提供了高清晰度的耐药模式,从而使直接临床益处。因此,WGS打字,在大城市尤其是进行,可以高效地加强国家接触者调查的政策。作为世卫组织结核病结束战略促进的所有案件,主动发现的早期诊断,WGS指纹应当定期纳入国家结核病防治规划,至少在那些高收入的欧洲国家。
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确认
我们要感谢伊尔莎Radizio,凡妮莎莫尔,塔尼娅尼曼和Julia Zallet(全部来自研究中心Borstel,德国),技术援助,卫生厅汉堡中央,德国和卡罗琳Allix-Béguec,西里尔·戈丹的工作人员玛蒂尔德Mairey和斯蒂芬妮Duthoy(所有Genoscreen,里尔,法国),他们在基因组测序的帮助。
脚注
利益冲突:R.昼夜有没有透露。
利益冲突:T.A。科尔没有透露。
利益冲突:F.毛雷尔有没有透露。
利益冲突:M. MERKER有没有透露。
利益冲突:K. Meywald沃尔特有没有透露。
利益冲突:J. Hannemann没有什么要披露的。
利益冲突:A. Nienhaus有没有透露。
利益冲突:P.供应在研究进行期间咨询报告为Genoscreen。
利益冲突:S. Niemann报告了来自德国感染研究中心、德国研究基金会(DFG,德国研究基金会)在德国卓越战略下——EXC 22167-390884018和莱布尼茨科学校园EvoLUNG——在进行研究期间提供的资助。
支持声明:这项工作的一部分得到了欧盟PathoNgenTrace (FP7-278864)项目、德国研究基金会(DFG,德国研究基金会)、德国卓越战略下的EXC 22167-390884018、莱布尼茨科学校园EvoLUNG和德国感染研究中心的支持。资助者没有参与研究设计、数据收集和分析、决定发表或准备手稿。原始序列数据(fastq文件)已从存放在欧洲核苷酸档案馆(ENA)的已发布数据集中使用[7]。
- 收到了2019年6月13日。
- 公认2019年8月10日。
- 版权©2019人队
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