В ходе нового исследования специалистов из Астонского университета (Великобритания) был обнаружен новый способ диагностики инфекций центральной нервной системы, таких как менингит и энцефалит, которые бывает сложно выявить с помощью традиционных методов.
Метод, разработанный руководителем исследования Ганией Хасан-Смит и ее коллегами, сочетает в себе метагеномное секвенирование — существующий и высокочувствительный генетический тест — с новой системой компьютерной обработки данных. Система выявляет вероятные болезнетворные бактерии и вирусы на основе сложной информации, получаемой в результате теста. Результаты исследования опубликованы в журнале BMC Infectious Diseases.
Инфекции центральной нервной системы могут протекать в тяжелой форме и требуют оперативной диагностики и лечения. Обычно такие инфекции диагностируются путем забора спинномозговой жидкости посредством люмбальной пункции и сопоставления данных о симптомах пациента с результатами лабораторных исследований, таких как микроскопия, посев микроорганизмов и целевые тесты полимеразной цепной реакции (ПЦР) на наличие конкретных микроорганизмов. У значительной части пациентов с подозрением на инфекцию центральной нервной системы (более 50% в некоторых случаях, например, в отделениях интенсивной терапии) возбудитель заболевания не выявляется. Это может быть связано с тем, что это может быть редкий патоген, который присутствует лишь в небольших количествах или патоген, который трудно обнаружить, поскольку уже начато лечение антибиотиками или противовирусными препаратами.
В отличие от тестирования на отдельные патогены, метагеномное секвенирование анализирует весь генетический материал в образце, удаляет ненужные геномные данные и идентифицирует ДНК и РНК, а также микроорганизмы, от которых они, вероятно, происходят. Это означает, что медицинский персонал может одновременно искать множество различных бактерий, вирусов и других микроорганизмов, включая необычные или неожиданные патогены. Это особенно актуально для инфекций центральной нервной системы, которые могут представлять серьезные диагностические сложности.
Исследователи провели анализ образцов спинномозговой жидкости пациентов с инфекциями центральной нервной системы и сравнили их с контрольными образцами неинфекционного неврологического происхождения. Образцы могут быть контаминированы другими микроорганизмами, например, теми, что встречаются на коже или в лабораторных реагентах. Это может приводить к появлению сигналов, которые кажутся непропорционально значимыми. Хассан-Смит и её исследовательская группа разработали серию фильтров для устранения этого «фонового шума» с помощью биоинформатики, которая применяет вычислительные методы к биологическим данным — в данном случае к сигналам ДНК и РНК из образцов жидкости. Фильтры отделяют потенциально значимые сигналы патогенов от фонового шума, что помогает определить инфекционный агент. Данный метод объединяет несколько фрагментов информации, полученной в результате секвенирования, вместо того чтобы полагаться на единственный результат.
«Инфекции центральной нервной системы, такие как менингит и энцефалит, могут быть чрезвычайно серьезными, но у многих пациентов нам так и не удается идентифицировать возбудителя», — рассказала Хассан-Смит. «Обычные тесты очень хорошо подходят для выявления тех патогенов, которые мы подозреваем, но метагеномное секвенирование дает нам захватывающую возможность проводить гораздо более широкий поиск, в том числе необычных или неожиданных причин инфекции. Сложность заключается в том, что поиск всего означает также обнаружение большого количества «шума». Не каждый микробиологический сигнал, обнаруженный в образце, свидетельствует о настоящей инфекции, поэтому интерпретация этих очень сложных наборов данных является одной из основных проблем при внедрении метагеномного секвенирования в клиническую практику. Это не призвано заменить традиционную микробиологию. Скорее, мы надеемся, что эта работа внесет вклад в разработку более стандартизированных способов интерпретации результатов метагеномного секвенирования и, в конечном итоге, поможет приблизить эту мощную технологию к повседневной клинической практике».
