宏基因組測序實際的作用
標準感染檢測一次提出一個問題:這是流感病毒嗎,這是大腸桿菌嗎,這種培養會增殖已知細菌嗎。宏基因組下一代測序或mNGS的工作方式相反。它從血液、脊髓液或組織樣本中提取所有DNA和RNA片段,將所有片段進行測序,然後將結果與參考數據庫進行比較,以識別存在的任何生物體,根據NCBI的PubMed Central平台發表的一篇技術綜述。
由於該檢測不需要事先對致病因子做出假設,它可以在單次運行中識別細菌、病毒、真菌和寄生蟲,包括臨床醫生未考慮過的病原體,該綜述指出。
從COVID-19的發現到取消的移植
該技術最清晰的公開示範出現在2019年底,當時中國病毒學家在武漢調查不明原因肺炎病例時,無法用傳統檢測方法確定病因。轉向宏基因組測序顯示遺傳物質與冠狀病毒家族相匹配,這一發現由BBC Future報導,加快了對後來被稱為COVID-19的診斷和疫苗工作。
BBC Future引述的個案說明了問題的嚴重性。在加州大學舊金山分校,一名患有腦膜炎和肝衰竭的女性原本應進行肝臟移植,但宏基因組檢測發現了E型肝炎病毒。「我們給她服用了抗病毒藥物,她恢復了,我們免去了她進行移植,」UCSF教授Charles Chiu在報告中被引述說道。在倫敦一家醫院進行的單獨試驗中,同樣的方法在一名被認為患有肺癌的患者中識別出了結核病,避免了不必要的手術,根據同一報告。
更快,但尚未成為常規
週轉時間一直是主要障礙。新加坡國立大學的Niranjan Nagarajan告訴BBC Future,宏基因組分析過去需要「幾天到一週」;測序機現在可以在一到兩小時內產生DNA結果,人工智能工具加速了模式匹配步驟。
PubMed Central綜述提供了更詳細的數據:傳統診斷工作流程通常需要24到72小時,而奈米孔測序(一種長讀技術)在86%的病例中提供了同日結果,中位週轉時間為6.7小時。每樣本測序成本根據平台而異,約為100美元至300美元,該綜述說,儘管該數字不包括勞動力、計算和存儲成本,這些費用增加了運行測試的實際成本。
優於標準檢測的地方——以及仍然存在的挑戰
同一綜述編譯了多項臨床研究的結果,比較了mNGS與常規診斷在多種感染類型中的效果。
在選定臨床環境中mNGS與常規檢測的比較| 臨床環境 | mNGS檢測率 | 傳統方法結果 |
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| 中樞神經系統感染 | 診斷率63% | 傳統方法下低於30% |
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| 敗血症/ICU患者 | 檢測率87.7% | 血液培養52.3% |
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| 原因不明的發熱 | 敏感性81.5% | 培養47.3% |
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| 血流感染 | 檢測率77.7% | 培養47.9% |
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| 假體周圍關節感染 | 敏感性89–95.5% | 培養72.7% |
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| 呼吸樣本 | 病原體識別率95% | 培養59% |
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這些進展伴隨著綜述標記為未解決的技術警告。在血液或脊髓液樣本中,超過90%的測序讀數可能來自患者自身細胞而不是病原體,掩蓋了微弱的微生物信號。在微生物數量很少的樣本中,來自實驗室試劑的污染可能佔報告讀數的45%。該綜述還指出,沒有就調用陽性結果的讀數閾值達成一致,單一閾值的改變可能使邊界樣本從陽性翻轉為陰性。
監管狀況加劇了不確定性:在美國,大多數mNGS檢測作為在CLIA下認證的實驗室開發檢測運行,而不是由美國食品和藥物管理局批准的檢測,該程序沒有專門的保險計費代碼,根據該綜述,超過23%的相關保險索賠被拒絕。
使用測序捕捉醫院內的疫情爆發
一個相關的應用是追踪感染進入醫院後如何傳播,而不是診斷單一患者。在內布拉斯加大學醫學中心,臨床微生物學研究員Shawn Freed正在使用長讀全基因組測序與機器學習相結合,來比較從患者收集的細菌樣本並提前標記潛在的疫情爆發,根據UNMC新聞室報告。
Freed的團隊已經對來自內布拉斯加醫學患者(住院超過兩天)的40種革蘭氏陰性菌分離株和15種耐萬古黴素腸球菌樣本進行了測序,然後進行系統發育分析以查看菌株的關聯程度。UNMC報告指出,該團隊選擇長讀測序的部分原因是它比短讀替代方案更便宜且更善於檢測質粒——經常攜帶抗生素耐藥基因的可移動遺傳元素。報告指出,醫療保健相關感染疫情爆發在美國每年耗費約45億美元,通過延長住院時間和額外的抗生素治療。
超越病床的早期預警
根據BBC Future的報導,Nagarajan在新加坡的實驗室已經在應用同樣的測序原理於污水和空氣樣本,以在新興病毒引起公認的疫情爆發之前尋找它們,研究人員將此用例描述為未來流行病可能的早期預警系統。
在診斷和監視使用的兩個方面,被採訪的研究人員將宏基因組測序描述為補充工具,而不是對現有微生物學的全面替代,待進一步標準化閾值、獲得監管許可和成本降低。
