Science子刊：新方法在30分钟内检测出抗生素耐药性细菌

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20世纪早期发现抗生素改变了现代医学。之前杀死人的简单感染可以很容易地加以治疗。抗生素抵抗感染的能力使得常规的外科手术、器官移植和对癌症进行化疗成为可能。

但是由于过度使用和滥用，抗生素正在丧失疗效。很多细菌物种经过进化已对常用的抗生素产生耐药性，而且多药耐药性细菌（即所谓的超级细菌）已经出现，并困扰着医院和疗养院。上个月，世界卫生组织（WHO）发布了一种可怕的警告：世界正在用尽抗生素。

在一项新的研究中，来自美国加州理工学院（Caltech）的研究人员开发出一种新的测试方法，在短短30秒内就可鉴定出抗生素耐药性细菌，这可能有助于医疗专业人士更好地选择哪种抗生素来治疗感染。相关研究结果发表在2017年10月4日的Science Translational Medicine期刊上，论文标题为“Rapid pathogen-specific phenotypic antibiotic susceptibility testing using digital LAMP quantification in clinical samples”。

当医生们治疗细菌感染患者时，他们经常会跳过像甲基西林或阿莫西林这样的一线抗生素（即细菌更可能产生耐药性的药物），直接使用作用更强的二线抗生素，如环丙沙星（ciprofloxacin）。这种做法增加了有效治疗的几率，但是结果并不理想。这是因为对二线抗生素的增加使用也会使得细菌更有可能对这些作用更强的药物产生耐药性。

论文共同第一作者、加州理工学院研究生Nathan Schoepp说，“就如今而言，我们开的抗生素处方过度了，因此对很多我们想要保留下来用于应对更加严重的情形的抗生素而言，我们正看到细菌对它们的耐药性更快地出现。”

问题是，对于医生们来说，没有一种快捷而又简便的方法来了解他们的患者遭受的感染是否对特定的抗生素产生耐药性。为此，医生们必须将样品送到实验室，等待两到三天的时间才能获得答案。

论文通信作者、加州理工学院化学教授Rustem Ismagilov说，“由WHO或美国疾病控制与预防中心（CDC）等组织制定的指导方针促使人们在不了解患者的实际情况下开发药物，这是因为对这些患者进行测试太慢了。我们能够利用这样的一种快速测试方法改变世界。我们能够改变开抗生素处方的方式。”

Ismagilov、Schoepp和加州理工学院研究生Travis Schlappi（也是这篇论文的共同第一作者）和他们的同事们旨在开发一种仅需一次访问医生就可完成的测试方法。他们着重关注人体中最为常见的感染类型之一，即尿路感染（urinary tract infections, UTI）。大约50%的女性在她们的一生当中会遭受UTI。单在美国，UTI导致每年800万人次医生访问和100万人次急诊访问。

这些研究人员开发出的新测试方法的步骤如下：将从UTI患者体内收集的尿液样品（可能含有细菌）分成两部分，第一部分接触抗生素15分钟，第二部分在不存在抗生素时进行培养。随后让来自每例样品的细菌裂解而释放出它们的细胞内含物。接着，这些细胞内含物在将一种被称作数字实时环介导等温扩增（digital real-time loop-mediated isothermal amplification, dLAMP）的化学检测技术与一种被称作SlipChip（SlipChip是由Ismagilov和他在加州理工学院的同事们之前开发出来的）的芯片设备相结合的过程中进行测试。这种结合会扩增特定的DNA标志物，这样就可对它们进行成像，并且将出现在这种芯片上的离散的荧光点逐个地进行计数。

这种测试方法的工作原理在于典型的细菌在接受抗生素治疗中不那么很好地复制它们的DNA（为细胞分裂做准备），从而导致更少的DNA标志物存在。然而，如果这些细菌对这种抗生素产生耐药性，那么它们的DNA复制不会受到阻碍，因而这种测试方法将在接受抗生素治疗时和未接受抗生素治疗时都显示出相类似的DNA标志物数量。

当利用来自大肠杆菌引起的UTI患者的54例尿液样品作为测试对象时，这些测试结果与利用标准的两天测试方法（被认为是衡量准确性的金标准）获得的结果具有95%的匹配度。

Schoepp和Ismagilov计划开始在其他的细胞类型中开展这项测试，以便观察它的表现如何。他们也希望对测试过程进行调整以便能够检测血液样品。鉴于血液中存在的细菌要比尿液中的低很多，检测血液感染具有更大的难度，但是这样的一种测试方法可能有助降低血液感染导致的死亡率。如果对血液感染加以及时治疗，它就可能会导致死亡。

参考资料：

Nathan G. Schoepp, Travis S. Schlappi, Matthew S. Curtis et al. Rapid pathogen-specific phenotypic antibiotic susceptibility testing using digital LAMP quantification in clinical samples. Science Translational Medicine, 04 Oct 2017, 9(410):eaal3693, doi:10.1126/scitranslmed.aal3693