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Nanopore与Illumina平台在评估结核分枝杆菌药物敏感性方面的研究比较

作者:佚名 来源:MedSci梅斯 日期:2023-01-07
导读

         由于SARS-CoV-2的全球大流行,近十年来在减轻全球结核病负担方面取得的成就,逐渐被削弱。及时确诊和适当的治疗是巩固全球消除结核病成果的关键。因此了解和阻断传播链,同时对每位患者实施适当的治疗十分重要。在全球基因测序技术快速发展的大背景下,全基因组测序(WGS)已成为应对这两个挑战的解决方案选择之一。目前,部分卫生系统选择依靠WGS进行药物敏感性测试和实施个体化治疗。 Illumina测序平

关键字:  结核分枝杆菌 

        由于SARS-CoV-2的全球大流行,近十年来在减轻全球结核病负担方面取得的成就,逐渐被削弱。及时确诊和适当的治疗是巩固全球消除结核病成果的关键。因此了解和阻断传播链,同时对每位患者实施适当的治疗十分重要。在全球基因测序技术快速发展的大背景下,全基因组测序(WGS)已成为应对这两个挑战的解决方案选择之一。目前,部分卫生系统选择依靠WGS进行药物敏感性测试和实施个体化治疗。

        Illumina测序平台经常用于公共卫生实验室,是结核病WGS的一个参考标准。该平台的碱基测序准确性较高,使得这项技术成为基因型耐药性预测和监测的一个有吸引力的工具。

        近日,英国牛津大学研究团队将Nanopore测序性能与Illumina平台进行了比较,并对其准确性进行了评估,以证明其用于患者护理和公共卫生系统的可靠性。该研究结果发表在Lancet Microbe上,文章题为“Evaluation of Nanopore sequencing for Mycobacterium tuberculosis drug susceptibility testing and outbreak investigation: a genomic analysis”。

        文章发表在Lancet Microbe

        该研究目标是确定纳米孔是否可以作为现有illumina测序方案的替代品,包括UKHSA使用的COMPASS。研究团队试图匹配自研方法,并将其应用于连续过滤器中,如图1所示。最后一组过滤器对7个验证分离株的中位SNP检测精确度为99.3%(IQR为99.1~99.6),SACR(召回率)为90.2%(88.1~94.2)。相比之下,使用COMPASS处理的Illumina测序数据中位精确度为99.6%(99.4~99.7),SACR为91.9%(87.6~98.6)。

        图1. Illumina COMPASS流程和Nanopore BCFtools流程中SNP的召回率和精确度。

        将这些过滤器应用于所有151个分离株后,Illumina COMPASS流程测得所有分离株之间的SNP距离和Nanopore的BCFtools流程测得数据显著相关(R2=0.988, p<0.0001)。图2显示了20个Illumina测得SNP所在分离株之间的距离相关性。值得注意的是,在距离阈值为12时,只有两对分离物(红点)没有被Nanopore连接。

        图2. Illumina(COMPASS)和Nanopore(BCFtools)数据的成对SNP距离关系。

        在这些阈值处,研究团队发现通过Illumina测序聚集在一起的分离株可与Nanopore测序结果聚集在一起,但在阈值12处,Nanopore测序从群集9中漏掉了一个分离株(图3)。在阈值12处,簇7和簇8合并,Nanopore测序认为两个分离株的距离为12,Illumina测序距离为14。Nanopore测序将簇9中的一个分离株视为单例;断开连接的Illumina测序距离为12,Nanopore测序距离为15。

        只有一个Illumina测序单例被Nanopore测序连接到一个预先存在的簇(簇2)上,Illumina测序的阈值为5,Nanopore测序的阈值为6,SACR值为1.000,这意味着Nanopore测序不会从正确的聚类中漏掉任何分离株。当这两种技术的阈值为12时,SACR为0.965,只有一个分离株从正确的聚类中漏掉。

        图3. Illumina测序和Nanopore测序传输聚类的一致性。

        研究团队利用不同范围的Nanopore和Illumina测序比率生成了1000个模拟数据集,并分析了对SACR、精确度(SACP)和超额聚类率(XCR)的影响(图4)。

        随着Nanopore测序数据比例的增加,SACR是一致的。在12 SNP距离阈值处,SACR在3:1的Nanopore:Illumina测序比例下从1.0降低到最小值(中值)0.928;SACP平稳地从1.0下降到与纯Nanopore数据集相似的值,阈值为12的中位数为0.899;XCR逐渐降低到纯纳米孔水平。

        图4. 模拟不同比例的Nanopore和Illumina基因组数据的数据集。

        最后,研究团队分析了WGS预测与基于培养的药物敏感性测试的一致性(图 5)。与预期一致,研究发现Nanopore和Illumina测序的结果几乎相同。Nanopore比Illumina(阿米卡星和链霉素)少两次漏诊耐药(假阴性)。与 Illumina(异烟肼)相比,Nanopore数据导致了一个额外的假抗药性(假阳性)。此外,研究团队发现随着Nanopore测序深度的增加,预测精确度没有明显提高。

        图5. 根据Illumina和Nanopore全基因组测序数据,Mykrobe正确预测的耐药和敏感表型数量。

        综上所述,该研究比较了现有的Illumina技术和新兴的Nanopore技术在预测耐药性和使用SNP识别假定传播簇能力方面的表现。分析表明,使用Nanopore数据,研究团队获得的中位数精确度为99.3%,召回率为90.2%,表明使用当前的Nanopore测序数据,可以在结核分枝杆菌中获得高精度的SNP,同时召回率仅略有下降。

        参考文献:

        Michael B Hall,Marie Sylvianne Rabodoarivelo,Anastasia Koch.et al. Evaluation of Nanopore sequencing for Mycobacterium tuberculosis drug susceptibility testing and outbreak investigation: a genomic analysis.Dec19, 2022.DOI:10.1016/S2666-5247(22)00301-9

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