次世代シーケンシング システムは、従来の診断に匹敵する結果をもたらします

病気の正確な診断を追求するために、医師は伝統的に複数の方法を使用してきました。これには、さまざまな媒体での患者サンプルの培養、数え切れないほどの医療記録の確認、複雑な数学的アルゴリズムを使用した臨床データの分析などがあります。または感染の原因となる他の病原体。 多くの場合、ハントは時間と労力を要し、使用されるプロセスは、特定の病原体を見つけるのに十分な範囲ではない場合があります。

Johns Hopkins Medicine の研究者による最近の研究結果によると、1 つの解決策は次世代シーケンシング (NGS) である可能性があります。 NGS を使用すると、臨床医は、患者のサンプルで見つかった複数の DNA 鎖を同時に配列決定し、その分析を使用して、数百の容疑者の中から単一の病原体を迅速かつ正確に特定できます。

2022 年 6 月 13 日にオンラインで最初に投稿された論文で、米国微生物学会の 臨床微生物学ジャーナル、研究者らは、NGSシステムの病原体検出能力（呼吸器病原体感染症/抗菌薬耐性パネル（RPIP））を、以前に研究されたNGSシステムおよび気管支肺胞洗浄で得られたサンプルの標準治療（SOC）診断方法と比較しました。 これは、気管支鏡を口または鼻から肺に通し、続いて検査のために液体洗浄を行う場所です。

研究者は、彼らの研究が呼吸器病原体の NGS と SOC 診断を比較した最初の研究の 1 つであると考えています。

我々は 2 つの NGS 診断技術を評価し、そのうちの 1 つは RPIP であり、どちらの場合も、特定の病原体を識別する NGS の能力は、臨床医が何十年も使用してきた一連の診断テストにほぼ匹敵することがわかりました。 これは RPIP および NGS 診断全般に大きな可能性を示していますが、NGS が現在の SOC 方法と同等またはそれ以上であると見なされるようになるには、技術をさらに改良するためにさらに多くの作業が必要であると感じています。」

Patricia Simner PhD、MSc、研究の上級著者および准教授、病理学、ジョンズ・ホプキンス大学医学部

彼らの研究では、Simner と彼女の同僚は、メタゲノム NGS の診断能力を最初に評価しました。これは、気管支肺胞洗浄液から得られたすべての DNA が配列決定される以前に研究されたワークフロー プロセスであり、患者に固有の遺伝物質 (「ホスト リード」または「ヒト読み取り」) と求められている病原体 (「微生物の読み取り」)。 宿主 DNA を除去することで、臨床医は残りの遺伝物質に検索を集中させ、うまくいけば微生物の読み取りを見つけ、最終的に患者の病気の原因を特定することができます。

実験の第 2 部では、研究者は、ターゲット NGS と呼ばれる RPIP システムを使用して、別の NGS アプローチを評価しました。 この方法では、患者の呼吸器サンプルのすべてがメタゲノム NGS と同様に配列決定されますが、捕捉プローブ (特定の病原体の DNA に構造的に対応する一本鎖 DNA の小さな断片) を使用して、検索能力を高めます。

「NGS を使用して病原体の遺伝子シグネチャを見つけることは、膨大な数の本が並ぶ図書館で特定のトピックに関する情報を検索することに似ています」と研究の筆頭著者は説明しています。 David Gaston, MD, Ph.D.’,サンセリフ”>ジョンズ・ホプキンス大学医学部の元病理学者で、現在はヴァンダービルト大学医療センターに勤務しています。 「メタゲノム NGS では、トピックを参照している本を見つけるためにすべての本を読む必要があります。しかし、ターゲット NGS では、最初に司書にトピックを含む可能性が最も高いボリュームを引き出すように依頼し、次に、より焦点を絞った、より有望な検索。」

研究者らは、メタゲノムNGSとターゲットNGSの両方の有効性が、求める生物の種類によって異なることを発見しました。 彼らは、どちらの NGS 法もウイルスの識別に成功し、ヘルペス ウイルスが最も容易に検出されたと報告しています。 バクテリアとマイコバクテリア (結核を引き起こす微生物を含む) の結果は、SOC 診断のレベルに近づきましたが、ターゲット NGS で捕捉プローブを使用した場合でも、微生物の数が減少するにつれて低下しました。 どちらの NGS メソッドも菌類をうまく検出しませんでした。

全体として、研究者は、RIPP を対象としたワークフローが従来の診断と 66% の確率で一致することを発見しました。 より具体的には、臨床的に重要な病原体を検出するための標的 NGS について 46% の一致と、病原体が存在しないことを示すことについて 86% の一致に注目しました。

気管支肺胞洗浄液から 300 を超える病原性微生物を正確に特定できる可能性に加えて、研究者は、標的 NGS は、抗生物質に最も抵抗する可能性が高い微生物を示す病原体の約 1,200 の遺伝子マーカーをいつの日か明らかにできる大きな可能性を示していると感じています。 .

「全体として、メタゲノム NGS とターゲットを絞った NGS の両方の現在の精度は、現在の診断手順の精度に近づいており、それは私たちの研究から得られた重要なポイントです」と Gaston は言います。 「NGS は多くの病原体を検出できますが、すべての病原体を検出できるわけではなく、場合によっては、両方の NGS 法が従来の診断法では見逃されていた病原体を特定できることがわかりました。」

「現在、NGS を微生物学的診断ツールとして使用することには賛否両論があります」と Simner 氏は言います。 「たとえば、RPIP ターゲット ワークフローはより多くの時間と試薬を必要としますが、得られたデータのバイオインフォマティクス分析はあまり必要としません。一方、メタゲノム NGS は技術的な要求はそれほど高くありませんが、より複雑な分析が必要です。」

彼らの調査結果に基づいて、研究者は、メタゲノムとターゲットを絞ったNGSワークフローの両方が現在、SOC診断技術の補助と見なすことができますが、まだSOC診断技術の代替ではないと考えています. 彼らは、より洗練された NGS システムが、いつの日か呼吸器病原体診断の標準になるかもしれないと信じています。

ガストンとシムナーに加えて、ジョンズ・ホプキンス医学の研究チームのメンバーは、カレン・キャロル、ジョン・フィッセル、イーサン・ゴフ、エミリー・ジェイコブスです。、エイリ・クライン、 ヘザー・ミラーとジャイジュン・ウー。‘,サンセリフ”>

この研究は、ジョンズ・ホプキンス大学医学部感染症部門の環境感染症センターであるシェリリン・アンド・ケン・フィッシャーセンターによって支援されました。 RPIP パネルおよび RPIP ターゲット NGS データのバイオインフォマティクス分析に使用される Explify 自動システムを含む研究資料は、それぞれのメーカーである Illumina および IDbyDNA から提供されました。

ただし、研究者は、これらのエンティティは、研究デザイン、データ収集と解釈、または出版のために作品を提出する決定において何の役割も持っていないと報告しています.

研究の著者は利益相反を報告していません。