从疫情爆发的真菌物种复合体中,基于泛欧米学的高度多药适应菌株的表征和预测

科学领域:

• 医学真菌学 医学真菌学
• 在真菌病原体的产生过程中.
• 基因组学和转录基因组学

背景情况:

• 加密球菌 (Cryptococcus gattii) 种群复合体 (CGSC) 是太平洋西北地区严重爆发加密球菌病的原因.
• 这次疫情代表了在免疫能力强的人群中最大的已知生命危险的真菌感染群.

研究的目的:

• 综合评估CGSC菌株在各种压力条件下的适应性.
• 确定CGSC中多药耐药性的遗传决定因素,特别是在爆发菌株中.
• 为高度适应多种药物的CGSC菌株开发预测性生物标志物.

主要方法:

• 基于泛现象的方法被用于评估CGSC在31个压力条件中的应变适应性.
• 进行了表型聚类分析,以确定应激适应的相关性.
• 综合泛基因组和泛转录组分析被用来发现耐药性基因.
• 机器学习算法被用来开发可预测的生物标志物.

主要成果:

• 确定了超过2800种表型-菌株关联.
• 一组CGSC菌株,包括疫情分离物,对三种主要抗真菌药物表现出适应性.
• 在疫情爆发的菌株中,先前未被识别的赋予多药抗性的基因被确定.
• 生物标志物在预测多药适应菌株方面实现了高精度 (0.79) 和AUC (0.86).

结论:

• 一种泛欧米的方法成功地确定了Cryptococcus gattii.i.中多药耐药性的决定因素.
• 预测性生物标志物可以准确地识别临床相关的,高度适应多种药物的CGSC菌株.
• 这项研究为管理加密球菌病爆发和抗真菌耐药性提供了关键的见解.