（续）全实验室自动化——快速检测和鉴定微生物及其耐药性

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文字摘要

减少临床样本周转时间

通过纸片扩散试验实现检测自动化

厌氧菌和多重耐药的革兰氏阴性菌常规AST

结论

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减少临床样本周转时间

在过去20年中，医疗行业投入了大量资源来开发准确和快速的检测方法，以减少临床医学中的样本周转时间（TAT）。随着抗生素耐药性的不断增加，需要快速地给出应对策略，以便对患者能够及时治疗。在全实验室自动化（TLA）出现之前，主要用基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）鉴定细菌、分枝杆菌、酵母和霉菌，目前该方法取代了常规的生物化学实验检测方法。与用于微生物鉴定的常规方法或分子水平分析相比，MALDI-TOF-MS具有以下三个优点：（1）周转时间快（2）样本量要求低（3）试剂成本适中。使用MALDI-TOF-MS能够准确、快速地鉴定微生物，有助于快速提供治疗方案，特别是意外感染了病原体时，该方法特别有效。因此，这项技术使抗菌治疗、感染预防和控制措施能够得到有效的实施（Figure 4A/B）。

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纸片扩散试验实现检测自动化

全实验室自动化（TLA）在许多领域得到推广应用，抗生素耐药性检测全自动化解决方案的实施，是全实验室自动化成功案例之一。在一项研究中，Copan为自动纸片扩散AST开发了一种新模块，包括一个可容纳50个抗生素药筒的转盘。开发这个新模块的明确目标是，通过增加第二条传送带，最大限度地减少AST线上的工作流程瓶颈。这个新的全集成自动化系统能够实现：可以使用至少四个不同的菌落制备接种悬浮液，以筛选不同的抗性模式；在特定平板的整个表面上自动接种细菌细胞悬浮液；根据预设置的面板分配抗生素盘；将培养基运输至培养箱；在设置的时间点获取平板的高质量数字化图像；最后获得并解读所有受试抗生素的抑制圈直径大小。

通过纸片扩散来评估AST全自动解决方案的准确性时，需要遵循的基本规则可以总结为两点：（1）评估这种新方法检测最重要的耐药机制，应包括具有代表性的非重复临床菌株数量，以及这些菌株对不同类别的抗生素表现出耐药模式；（2）为了计算耐药的百分比误差，分析中还应包括大量非重复敏感临床菌株。

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革兰氏阴性菌常规AST

在过去十年中，研究表明，厌氧菌中抗生素耐药性稳步增加了。面对这样的现状，对厌氧菌进行常规耐药性试验十分必要。作为全自动纸片扩散的补充，通过与目前的常规方法ATB ANA®测试法（BioMérieux）进行比较，在大量临床相关厌氧菌株上测试了Thermo Scientific™ Sensititre™ 厌氧菌MIC平板的准确性，两种方法之间的一致性达到95%。通过整合靶向治疗中使用的最新分子，为多重抗性革兰氏阴性菌设计了一种新的平板。该平板由Thermo Scientific™制造并使用ATCC参考菌株进行验证。目前只要AST纸片扩散检测到设定的抗性模式，这个平板就可以进行下一步测试。正如自动AST测试所研究的那样，这一设计能够通过系统地针对可疑菌株，以合理的成本有效监测抗生素耐药性。

Sensitre®敏感性系统采用一种固体平板设计方法。该方法可以测试定性（敏感或耐药）和定量最小抑制浓度（MIC）试验。人工制备菌株悬浮液，并使用Sensitre Autoinvocator®/AIM®自动接种平板。固体平板上添加了为测试的微生物选择的连续稀释的抗菌剂。接种培养后，使用Sensitire®手动查看器读取结果。通过浑浊或底部细胞沉积来测试细菌生长情况。最小抑制浓度（MIC）是指抑菌试验中可见细菌生长的最低药物浓度。

在过去的几十年里，多重耐药的革兰氏阴性细菌感染已经成为医学和全球卫生领域关注的主要领域之一。为了优化治疗方案，并应对不断增加的产碳青霉烯酶的革兰氏阴性细菌，使用最有效药物的添加使用最小抑制浓度（MIC）已变得至关重要。通过对多重耐药（MDR）菌株进行靶向AST测定，同时结合治疗药物监测（TDM），可以得到最有效的治疗方法。由于琼脂扩散不能提供MIC，如在培养MDR菌株或厌氧菌时，Sensititre®是对全自动AST纸片扩散的补充。

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结论

     全实验室自动化（TLA）现已被证明能够有效进行临床微生物学检测，可以克服微生物实验室培养检测所面临的多样性和复杂性。能够实现对各种指标（临床应用、检测效率、可追溯性、质量管理和TAT）进行监测，通过纸片扩散能够实现AST的完全自动化。

人工智能（AI）的实施不仅可以快速识别细菌生长（检测），还可以区分细菌形态（分割）和统计相应的菌落（计数），这将进一步增强微生物检测工作流程，并能够确保试验的可重复和可预测。现在需要进行仔细的验证研究，以便使用人工智能自动处理阴性培养物，并在无需人工干预的情况下自动获取试验结果。

全文完

信息来源：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.

文献来源 | 本文由中科院上海生命科学信息中心与上海曼森生物合作供稿

内容审核 | 曼森生物郝玉有

排版编辑 | 曼森生物刘娟娟

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