Геномное наблюдение выявляет и помогает остановить вспышки заболеваний в больницахГеномное наблюдение выявляет и помогает остановить вспышки заболеваний в больницах
Исследователи сообщили, что используя полногеномное секвенирование в режиме реального времени, клиника обнаружила генетически связанные кластеры инфекций, выявила потенциальные источники и остановила дальнейшую передачу инфекций.
"Мы ранее уже изучали влияние нашего метода под названием Enhanced Detection System for Healthcare-associated Transmission (EDS-HAT), который сочетает в себе наблюдение за полногеномным секвенированием (WGS) и машинное обучение данных электронных медицинских карт для обнаружения и расследования вспышек бактериальных патогенов", - рассказал Александр Дж. Сандерманн, эпидемиолог и доцент кафедры инфекционных заболеваний Питтсбургского университета.
По словам Сандерманна, EDS-HAT смог обнаружить крупные вспышки, которые в других случаях остаются незамеченными, что в конечном итоге может предотвратить серьезные инфекции и сэкономить расходы. "Учитывая эти результаты, мы перешли к проведению WGS в режиме реального времени в нашей клинике с ноября 2021 года для выявления и расследования вспышек", - сказал он. "Цель данного исследования - рассказать о том, какие значимые вспышки мы обнаружили после целого года наблюдения за WGS, а также о последствиях для профилактики инфекций после принятых мер".
Сандерманн и его коллеги проводили еженедельное наблюдение с 1 ноября 2021 года по 31 октября 2022 года, в ходе которого они собирали и секвенировали культивированные изоляты бактериальных патогенов от пациентов, госпитализированных на 3 дня и более, или тех, кто недавно имел контакт с медицинским персоналом в течение предшествующих 30 дней. Согласно результатам, представленным Сандерманном на весенней конференции Общества эпидемиологии здравоохранения Америки, изоляты, которые имели 15 или менее однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs), считались генетически родственными кластерами, за исключением изолятов Clostridioides difficile, которые считались родственными при наличии 2 или менее SNPs. Изоляты, которые считались родственными кластерами, исследовались на предмет эпидемиологических связей, и проводились мероприятия по прекращению передачи инфекции.
В течение года исследователи секвенировали 1 633 изолята инфекций пациентов и обнаружили 74 кластера, объединяющих 210 (12,9%) пациентов, в среднем по два пациента на кластер. Согласно исследованию, 118 (56,2%) изолятов пациентов имели эпидемиологическую связь с предыдущим изолятом, что, по мнению исследователей, указывало на потенциальную передачу инфекции. 66 из 74 кластеров (89,2%) получили меры по профилактике инфекции после уведомления. Всего было проведено 69 мероприятий, включая обучение персонала (n = 28), наблюдение за гигиеной рук (n = 16), усиленную уборку (n = 16), взятие проб из окружающей среды (n = 7) и усиленный микробиологический надзор (n = 2).
После этих мероприятий было выявлено 59 последующих инфекций, в том числе 17 (28,8%) без четкой эпидемиологической связи и 41 (69,5%), связанная либо с новым путем передачи (n = 37), либо с тем же путем до начала мероприятия (n = 4). В ходе исследования была зарегистрирована только одна последующая инфекция в кластере, возникшая после проведенных мероприятий по аналогичному сценарию, что, как предполагают исследователи, было связано с передачей ванкомицин-резистентного Enterococcus faecium.
По словам Сандерманна, эти результаты в целом продемонстрировали, что с помощью WGS можно быстро обнаружить бактериальные вспышки с участием всего двух пациентов, а затем направить меры по профилактике инфекций туда, где были обнаружены общие эпидемиологические характеристики. "В итоге мы показали, что EDS-HAT в режиме реального времени может эффективно выявлять серьезные вспышки, которые в противном случае остаются незамеченными, и направлять мероприятия по профилактике инфекционных заболеваний", - утверждает он.
