Возможности мультиплексной полимеразной цепной реакции в реальном времени и рутинного культурального исследования для оценки микробиоты толстого кишечника у детей

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. За последние десятилетия значительное внимание учёных уделено исследованию микробиоты кишечника, однако существующие диагностические подходы к её оценке в клинической практике весьма ограничены. В связи с этим назрела необходимость внедрения валидированного лабораторного метода с учётом современных представлений о микробиоте кишечника.

Цель. Сопоставление результатов исследования микробиоты толстого кишечника у детей рутинным культуральным методом (посев фекалий на дисбиоз кишечника) и полимеразной цепной реакции в режиме реального времени.

Материалы и методы. 102 образца фекалий детей в возрасте от 0 до 14 лет были одновременно исследованы классическим культуральным методом и методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени. Полимеразную цепную реакцию проводили с использованием набора реагентов «Энтерофлор Дети» (ДНК-Технология, Россия). Методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени определяли 46 параметров: общую бактериальную массу, 40 групп представителей нормальной и условно-патогенной микробиоты, в том числе количества «детских» и «взрослых» бифидобактерий, а также 2 маркера патогенности (гены энтеротоксинов Сlostridioides difficile tcdA и tcdB, ген адгезина Streptococcus agalactiae Srr2) и маркер резистентности к антибиотикам — ген mecА. По каждому показателю определяли абсолютное количество, выраженное в геном-эквивалентах на 1 грамм фекалий (ГЭ/г), и рассчитывали долю от выявленных бактерий.

Результаты. Культуральным методом в исследованных образцах идентифицировали до 15 групп микроорганизмов. Применение полимеразной цепной реакции в режиме реального времени позволило идентифицировать 43 группы микроорганизмов в количествах до 1011 ГЭ/г, 2 гена патогенности и один ген антибиотикорезистентности, а также рассчитать долю отдельных микроорганизмов в микробном сообществе. Наибольшее совпадение результатов отмечали для Candida albicans (все пробы отрицательные при исследовании обоими методами), Bifidobacterium spp. (92,2% совпадений), Escherichia coli (80,4% совпадений) и Staphylococcus aureus (64,7% совпадений). Для остальных сравниваемых групп микроорганизмов сопоставимые результаты регистрировали лишь в 9,8–36,3% образцов. Наиболее выраженные расхождения касались труднокультивируемых групп микроорганизмов, таких как лактобациллы, клостридии и бактероиды.

Заключение. Метод полимеразной цепной реакции в реальном времени смог подтвердить положительные результаты культурального исследования в 94,3% случаев, тогда как рост микроорганизмов в случае положительной ПЦР отмечали только в 32% случаев. Спектр определяемых данным методом микробных маркеров существенно превосходил таковой для культурального метода.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Полина Геннадьевна Аминева

Уральский государственный медицинский университет; Медицинский центр «Кволити Мед»

Автор, ответственный за переписку.
Email: pga@qualitymed.ru
ORCID iD: 0000-0001-9752-5054
SPIN-код: 5829-8343
Россия, Екатеринбург; Екатеринбург

Екатерина Сергеевна Ворошилина

Уральский государственный медицинский университет; Медицинский центр «Гармония»

Email: voroshilina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1630-1628
SPIN-код: 7431-2128

д-р мед. наук, доцент

Россия, Екатеринбург; Екатеринбург

Даниил Олегович Корнилов

Уральский государственный медицинский университет

Email: danilovkornil@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5311-1247
SPIN-код: 2145-8065
Россия, Екатеринбург

Вероника Михайловна Симарзина

Уральский государственный медицинский университет

Email: simarzina.vm@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-0855-2163
SPIN-код: 1598-6507
Россия, Екатеринбург

Михайл Андреевич Тряпицын

Уральский государственный медицинский университет

Email: averson2016@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2647-8607
SPIN-код: 4848-4198
Россия, Екатеринбург

Василий Михайлович Петров

Уральский государственный медицинский университет

Email: petruha_w@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9761-0950
SPIN-код: 4555-9530

канд. мед. наук, доцент

Россия, Екатеринбург

Данила Леонидович Зорников

Уральский государственный медицинский университет

Email: zornikovdl@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9132-215X
SPIN-код: 8119-6035

канд. мед. наук, доцент

Россия, Екатеринбург

Список литературы

  1. Hufnagl K, Pali-Schöll I, Roth-Walter F, Jensen-Jarolim E. Dysbiosis of the gut and lung microbiome has a role in asthma. Semin Immunopathol. 2020;42:75–93. doi: 10.1007/s00281-019-00775-y
  2. Liu Y, Du X, Zhai S, et al. Gut microbiota and atopic dermatitis in children: a scoping review. BMC Pediatr. 2022;22:323. doi: 10.1186/s12887-022-03390-3
  3. Baranowski JR, Claud EC. Necrotizing Enterocolitis and the Preterm Infant Microbiome. Advances in Experimental Medicine and Biology. 2019;25–36. doi: 10.1007/5584_2018_313
  4. Thapar N, Benninga MA, Crowell MD, et al. Paediatric functional abdominal pain disorders. Nat Rev Dis Primers. 2020;6(1):89. doi: 10.1038/s41572-020-00222-5
  5. Zhang S, Dang Y. Roles of gut microbiota and metabolites in overweight and obesity of children. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:994930. doi: 10.3389/fendo.2022.994930
  6. Gabriel CL, Ferguson JF. Gut Microbiota and Microbial Metabolism in Early Risk of Cardiometabolic Disease. Circ Res. 2023;132(12):1674–1691. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.123.322055
  7. Iglesias-Vázquez L, Van Ginkel Riba G, Arija V, Canals J. Composition of Gut Microbiota in Children with Autism Spectrum Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis. Nutrients. 2020;12(3):792. doi: 10.3390/nu12030792
  8. Wong CC, Yu J. Gut microbiota in colorectal cancer development and therapy. Nat Rev Clin Oncol. 2023;20(7):429–452. doi: 10.1038/s41571-023-00766-x
  9. Suez J, Zmora N, Segal E, Elinav E. The pros, cons, and many unknowns of probiotics. Nat Med. 2019;25(5):716–729. doi: 10.1038/s41591-019-0439-x
  10. Carías Domínguez AM, de Jesús Rosa Salazar D, Stefanolo JP, et al. Intestinal Dysbiosis: Exploring Definition, Associated Symptoms, and Perspectives for a Comprehensive Understanding — a Scoping Review. Probiotics & Antimicro. Prot. 2025;17:440–449. doi: 10.1007/s12602-024-10353-w
  11. Dolgov VV, Menshikov VV. Clinical laboratory diagnostics; national guidelines. Moscow: GEOTAR-Media; 2012. 352–372 p.
  12. Verbeke KA, Boobis AR, Chiodini A, et al. Towards microbial fermentation metabolites as markers for health benefits of prebiotics. Nutr Res Rev. 2015;28(1):42–66. doi: 10.1017/S0954422415000037
  13. Lloyd-Price J, Abu-Ali G, Huttenhower C. The healthy human microbiome. Genome Med. 2016;8(1):51. doi: 10.1186/s13073-016-0307-y
  14. Manor O, Dai CL, Kornilov SA, et al. Health and disease markers correlate with gut microbiome composition across thousands of people. Nat Commun. 2020;11:5206. doi: 10.1038/s41467-020-18871-1
  15. Alieva EV, Kaftyreva LA, Makarova MA, Tartakovsky IS. Practical recommendations for the preanalytical stage of microbiological research. Laboratory Service. 2020;9(2):45–66. doi: 10.17116/labs2020902145
  16. Turnbaugh P, Ley R, Hamady M, et al. The Human Microbiome Project. Nature. 2007;449:804–810. doi: 10.1038/nature06244
  17. Barsuk AL, Sumina AV, Kuzin VB, Kozlov RS. Low diagnostic value of the microbiological examination of feces for «dysbacteriosis». Diagnostic issues in pediatrics. 2009;(2):7–11. EDN: KVLTKN
  18. Ivanov VP, Boytsov AG, Kovalenko AD, et al. Improvement of diagnostic methods for dysbiosis of the large intestine: An information letter. Saint-Petersburg: Gossanepidnadzor Center; 2002. (In Russ.)
  19. Egorov NS, editor. Practical training in microbiology. Textbook. Moscow: Moscow State University Publishing House; 1995. (In Russ.)
  20. Fernandez-Caso B, Miqueleiz A, Valdez VB, Alarcón T. Are molecular methods helpful for the diagnosis of Helicobacter pylori infection and for the prediction of its antimicrobial resistance? Frontiers in microbiology. 2022;13:962063. doi: 10.3389/fmicb.2022.962063
  21. Melendez JH, Frankel YM, An AT, et al. Real-time PCR assays compared to culture-based approaches for identification of aerobic bacteria in chronic wounds. Clin Microbiol Infect. 2010;16(12):1762–1769. doi: 10.1111/j.1469-0691.2010.03158.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема рутинного культурального исследования кала на дисбактериоз. ЖСА — желточно-солевой агар; КС — кровяно-сывороточный агар; SS — Шигелла-Сальмонелла агар; VSA — висмут-сульфит агар; Лакто — агар для лактобактерий.

Скачать (184KB)
3. Рис. 2. Частота обнаружения и количества выявленных микроорганизмов в пробах при культуральном исследовании. МО — микроорганизмы; КОЕ/г — колониеобразующие единицы на 1 г; НГОБ — неферментирующие грамотрицательные микроорганизмы.

Скачать (202KB)
4. Рис. 3. Частота обнаружения (в надпороговых значениях) целевых микроорганизмов и микробных маркеров (a), медианы их количества (b) и доля от всех выявленных бактерий (c) при исследовании фекалий методом полимеразной цепной реакции в реальном времени (n=102). Группа DAMV — Dialister spp., Alisonella spp., Megasphaera spp., Veillonella spp.

Скачать (492KB)

© Аминева П.Г., Ворошилина Е.С., Корнилов Д.О., Симарзина В.М., Тряпицын М.А., Петров В.М., Зорников Д.Л., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:  ПИ № ФС 77 - 86785 от 05.02.2024 (ранее — ПИ № ФС 77 - 59057 от 22.08.2014).