MALDI-TOF MSによる陽性血液培養における抗生物質耐性の迅速な検出および大腸菌およびKlebsiella肺炎のための自動化され最適化されたMBT-ASTRAプロトコル

はじめに：敗血症のような深刻な感染症の迅速かつ効果的な抗生物質療法のために、特に多耐性細菌によって引き起こされる感染症の数が世界でエスカレートした時代には、抗生物質感受性に関する迅速な情報に重要です。抗生物質耐性検出のための半定量的MALDI-TOF-MSベースの方法MBT-Astra™を使用しました。いくつかのパラメーターが最適化および自動化された新しいプロトコルを実証します。実践時間の短縮と複数の臨床サンプルと抗生物質を同時に分析する能力が改善されました。抗生物質セフォタキシム、メロペネムおよびシプロフロキサシンのための大腸菌およびK.肺炎の耐性株。合計で、14の参照株の841の陽性血液培養分析が行われました。全体的な感度は99％、特異性は99％、精度は97％でした。アッセイはセフォタキシム（n = 263）またはメロペネム（n = 289）の感度および耐性株の誤差を与えませんでしたが、シプロフロキサシン（n = 289）は6（0.7％）の主要な誤差（誤った抵抗）と4（0.5％）を与えました非常に大きなエラー（偽感受性）。中間株は、電子テストマイクの値と比較してより大きな多様性を示しました。結論：臨床血液サンプルの抗生物質耐性を検出するための実践時間と分析時間は大幅に減少し、自動化とサンプル容量を増加させることができます。この改善されたプロトコル。

Introduction: For fast and effective antibiotic therapy of serious infections like sepsis, it is crucial with rapid information about antibiotic susceptibility, especially in a time when the number of infections caused by multi resistant bacteria has escalated in the world.Methods: Here, we have used a semi-quantitative MALDI-TOF-MS based method for antibiotic resistance detection, MBT-ASTRA™, which is based on the comparison of growth rate of the bacteria cultivated with and without antibiotics. We demonstrate a new protocol where several parameters have been optimized and automated leading to reduced hands-on time and improved capacity to simultaneously analyse multiple clinical samples and antibiotics.Results: Ninety minutes of incubation at 37 °C with agitation was sufficient to differentiate the susceptible and resistant strains of E. coli and K. pneumoniae, for the antibiotics cefotaxime, meropenem and ciprofloxacin. In total, 841 positive blood culture analyses of 14 reference strains were performed. The overall sensitivity was 99%, specificity 99% and the accuracy 97%. The assay gave no errors for cefotaxime (n = 263) or meropenem (n = 289) for sensitive and resistant strains, whilst ciprofloxacin (n = 289) gave six (0.7%) major errors (false resistance) and four (0.5%) very major errors (false susceptibility). The intermediate strains showed a larger variety compared to the E-test MIC values.Conclusions: The hands-on time and the analysis time to detect antibiotic resistance of clinical blood samples can be substantially reduced and the sample capacity can be increased by using automation and this improved protocol.