HELGENOMSEKVENSERING/HURTIGDIAGNOSTIKK PÅVISNING AV ANTIBIOTIKARESISTENS BIOINGENIØRDAGEN 2017: ANTIBIOTIKARESISTENS TROMSØ

Transkript

1 HELGENOMSEKVENSERING/HURTIGDIAGNOSTIKK PÅVISNING AV ANTIBIOTIKARESISTENS BIOINGENIØRDAGEN 2017: ANTIBIOTIKARESISTENS TROMSØ ØRJAN SAMUELSEN, PROF. PHD NASJONALKOMPETANSETJENESTE FOR PÅVISNING AV ANTIBIOTIKARESISTENS (K-res) UNIVERSITETSSYKEHUSETNORD-NORGE FORSKNINGSGRUPPEI MIKROBIELLFARMAKOLOGIOG POPULASJONSBIOLOGI(MICROPOP) UIT NORGES ARKTISKEUNIVERSITET E-post: AGENDA Hvorfor hurtigdiagnostikk? Mulige tilnærmingsmåter: Ny teknologi Endret bruk av dagens teknologi Helgenomsekvensering 1

2 HVORFOR? Tidlig effektiv antibiotikabehandling viktig for overlevelse Kumar A et al. CritCare Med 2006 Redusert/bedre bruk av antibiotika Sterling SA et al. CritCare Med 2015 Smalspektrede vs. bredspektrede DAGENS ARBEIDSFLYT 2

3 NY TEKNOLOGI? Mikroskopi enkeltceller (3-4 timer) ChoiJ et al. SciTranslMed 2014 Elektrokjemisk profilering/nanoteknologi (1 time) BesantJD et al. Lab Chip 2015 DIREKTE/RASKERE RESISTENSTESTING? 18-24t 18-20t 10t? 8t? 6t? 3

4 DIREKTE RESISTENSTESTING Konfluerende vekst i 81 % 98,9 % overenstemmelse MaelegheerK et al. EurJ ClinMicrobiolInfectDis 2017 safe to use D-AST on samples with confluent growth of E. coli and K. pneumoniae Sundqvist M et al. APMIS2015 MÅ VI INKUBERE TIMER? Enterobacteriaceae van den Bijllaardt et al. Int J Antimicrob Agents 2017 Jonasson E et al. ECCMID 2016 Poster P850 4

5 UTFORDRING GENETISK RESISTENSTESTING? 5

6 GENOTYPI + FENOTYPI MALDI-TOF + PCR + direkte disk diffusjon (o.n inkubering) MALDI-TOF + direkte disk diffusjon (6 timer/o.n inkubering) Direkte disk diffusjon (overnatt inkubering) -> Endret antibiotikabehandling hos 12 pasienter som ikke var dekt av empirisk behandling timer før disk diffusjons resultatene var tilgjengelig Kommedal Ø et al. APMIS 2016 HELGENOMSEKVENSERING 6

7 PÅGÅENDE TEKNOLOGISK UTVIKLING Mardis ER. AnnuRev Anal Chem2013 MULIGE BRUKSOMRÅDER Biomarker /virulence detection Outbreak investigations Surveillance/Molecular epidemiology AST? ID 7

8 FREMTIDENS ARBEIDSFLYT? Høyt samsvarmellomspecies identifisering og predikert følsomhet/resistens mellom konvensjonelle metoder og helgenomsekvenseringbade på dyrkede isolater og direkte fra prøvemateriale Hasman H et al.j. Clin. Microbiol

9 OPPDRAG Litteraturgjennomgang Sensitivitet/spesifisitet: resistenstesting/helgenomsekvensering Bruk av helgenomsekvenseringi kliniske mikrobiologiske laboratorier Epidemiologiske implikasjoner Kliniske implikasjoner for valg av antibiotikabehandling Hvordan skal helgenomsekvenseringsresultater presenteres for kliniske brukere? Drivere og barrierer i forhold til runtinebrukav helgenomsekvensering LITTERATURGJENNOMGANG Bevis/samsvar S. aureus, M. tuberculosis Enterobacteriaceae(inkl. Salmonella) S. pneumoniae, N. gonorrhoeae, P. aeruginosa, A. baumannii, C. difficile 9

10 S. aureus Study # isolater # antibiotika Resultater Holden MT et al (all ST22) % concordance Gordon NC et al Sensitivity: 97% Specificity: 99% Bradley P et al Sensitivity: 99.1% Specificity: 99.6% HoldenMT. etal.genomeres2013; GordonNC.et al. JClinMicrobiol2014;BradleyP.et al.natcommun isolater 19 antibiotika Sammenlignet med ECOFF Genotypi vs. fenotypi: 98.6% samsvar ( %) Antibiotikaavhengig: amikacin 92.5% Fenotypi vs. fenotypi: Staphylococcal Ref. Labs (SRLs) vs. EUCAST development Lab. (EDL): 97.8% samsvar ( %) Genotypic prediction is at least as reliable as routine phenotypic testing Discrepancies just as likely represent inaccuracies in the phenotypic testing Aanensen DM. et al. mbio

11 M. tuberculosis complex Positive MGIT WGS Routine/ref. analysis Genomrapport: median tid på 9 dager 21 dager raskere enn ref. lab 93% samsvar species og resistensprofil Helgenomsekvensering 7% billigere/år Pankhurst LJ et al. LancetRespirMed 2016; M. tuberculosis complex Sensitivitet: 82.6%; Spesifisitet: 98.5% BradleyP. et al. Nat Commun

12 Enterobacteriaceae Helgenomsekvensering vs. Phoenix/M.I.C Evaluator 7 antibiotika; sammenlignet mot kliniske brytningspunkter E. coli Sens.: 99% Spes.: 96% K. pneumoniae: Sens.: 95% Spes.: 97% Species/antibiotika avhengig Stoesser N et al. J Antimicrob Chemother 2013 P. aeruginosa Meropenem/levofloxacin: Sensitivitet/spesfisitet: 91%/94% Amikacin: Genotypisk markøridentifisert i 60% avi/r isolater Genotypisk markør identifisert i 11% av følsomme isolater Kos VN. et al. Antimicrob Agents Chemother

13 MIC/sone diameter Permeabilitet Effluks PBP β-laktamase (erværvet eller økt uttrykk av iboende β-laktamase) Nedsatt følsomhet/resistens: komplekst samspill av flere faktorer ikke bare tilstedeværelse/fravær av ett resistensgen/mutasjon HVA SKAL MAN SAMMENLIGNE GENOMDATA MOT? Kliniske brytningspunkter: indikerer sannsynlighet for terapeutisk suksess (S) eller behandlingssvikt (R) av antibiotikabehandling basert på mikrobiologiske funn Utfordring: tilstedeværelse av resistensgen/mutasjon gir ikke alltid klinisk resistens F.eks. ESBL-CARBA positive Enterobacteriaceae R Huang T-D. et al. J. Antimicrob. Chemother

14 ECOFF ECOFF: (epidemiologisk brytningspunkt) differensierer villtype (WT) fra ikkevilltype (NWT) med en erværvet resistensmekanisme DATA KVALITET - QC Dårlig data resistens gener/mutasjoner ikke detektert Hvilke QC parametere er viktig?: No. of reads, Average read length, No. of reads mapped to reference sequence, Depth of coverage, Size of assembled genome, Total no. of contigs, No. of contigs >500bp, N50 etc Manglende internasjonale standarder US-FDA Technical University of Denmark 14

15 DATABASER Utfordring: Oppdateringsfrekvens, nøyaktighet, tilgjengelighet, omfang Xavier BB et al. J Clin Microbiol2016 REFERANSE DATABASE Krav: Inneholde alle validerte resistensgener/mutasjoner Oppdateres regelmessig Overenstemmelse kriterier/standarder for å definere ett nytt resistensgen/mutasjon og varianter av disse Konsensus i forhold til nomenklatur og annotering av resistensgener/mutasjoner Mål: Challenge database for genotypi/fenotypisammenligninger og for kalibrering av andre databaser og bioinformatiske verktøy/tilnærminger 15

16 BIOINFORMATISKE VERKTØY/ALGORITMER Kontinuerlig utvikling av bioinformatiske verktøy/algoritmer for identifisering av resistensgener/mutasjoner Nødvendig å evaluere mot samme database ResFinder: Assembly/BLAST SRST2/KmerResistance: Mapping raw reads Accuracy Performance True pos. fraction False pos. fraction Claussen PT et al. J Antimicrob Chemother 2016 ANTIBIOGRAM BASERT PÅ GENOTYPI? E. coli: bla OXA-48, bla CTX-M-14, bla TEM-1, aada-5, aac(3)-iid, gyras83l, parc S80I, dfra-17, sul-1 Antibiotic Resistance genes Genotypic Interpretation Mecillinam OXA-48, CTX-M-14 R 2 S Piperacillin/tazobactam OXA-48, CTX-M-14 R 128 R Cefuroxime CTX-M-14 R >256 R Cefotaxime CTX-M-14 R 64 R Ceftazidime CTX-M-14 R 2 I Ertapenem OXA-48 R 1 I Meropenem OXA-48 R 0.25 S Genomisk data kan ikke predikere en reell MIC eller sone diameter. >50 år for å harmonisere brytningspunkter hvor lang tid vil det ta for å harmonisere tolkning av genotypisk data? MIC Interpretation 16

17 OPPSUMMERING Resistenstesting: ny teknologi på vei? Tid til resultat med dagens teknologi kan reduseres Kombinasjon av genotypi/fenotypi OPPSUMMERING HELGENOMSEKVENSERING Tilgjengelig data/bevis for bruke helgenomsekvensering til å korrekt predikere bakteriers følsomhet/resistens er enten dårlig eller ikke-eksisterende Nær fremtid: M. tuberculosis? Erstatte resistenstesting i forbindelsemed overvåkning(s. aureus) Reduserebrukavresistenstesting i referanselaboratorier. Unntak: veiledning i forbindelsemed behandling Species-antibiotika kombinasjoner med dårlig korrelasjon mellom fenotypi/genotypi Nye midler 17

18 18