• Ешқандай Нәтиже Табылған Жоқ

Определение PubMLST серогрупп и страны первичного изолирования N. meningitidis

НҰР-СҰЛТАН ҚАЛАСЫНЫҢ 2010-2020 ЖЫЛДАР АРАЛЫҒЫНДАҒЫ N.MENINGITIDIS ШТАМЫНЫҢ АЙНАЛЫМДАҒЫ СИПАТТАМАСЫ

Таблица 2. Определение PubMLST серогрупп и страны первичного изолирования N. meningitidis

Таблица 2. Определение PubMLST серогрупп и страны первичного изолирования N. meningitidis.

(Table 2. Definition of PubMLST serogroups and country of primary isolation for N. meningitidis).

№ штамм Наименование

изолята PubMLST

серогруппа

PubMLST Страна первичного

изолята

PubMLST ID

33 N. meningitidis Y Russia 63030

41 N. meningitidis A Russia 83978

165 N. meningitidis B USA 13795

197 N. meningitidis B USA 53516

Как известно, MLST является наиболее подходящим инструментом для характеристики популяции штаммов N. meningitidis, выявления эпидемически значимых клональных комплексов и циркулирующих штаммов. В нашем исследовании геномы сравнивались с публично доступными в Neisseria PubMLST database (http://PubMLST.org/neisseria). Для сравнения между геномами использовались 1 605 локусов N. meningitidis (локусы встречаются в 95% изолятов в Neisseria PubMLST database) в N. meningitidis cgMLST v1.0 (№27).

На основе полученных данных были определены серогруппы изученных возбудителей. Аллели,

обнаруженные и идентифицированные в каждой сборке, скринировали в отношении генов в областях A (синтез капсулы), B (транслокация капсулы), C (транспорт капсулы). Для серогрупп A, B, C, W и Y, и 10 капсульных генов, присутствующих в этих областях. Геногруппу капсулы определяли на основе идентификации по меньшей мере одного серогрупп- специфического гена. Серогруппы штаммов N.

meningitidis №33, 41, 197 были подтверждены.

Серогруппа штамма N. meningitidis №165 была уточнена, штамму была присвоена серогруппа «В»

(таблица 3).

1,70%

5% 5,80%

24,20%

38,40%

11,60%

7,60%

1,70% 0,80% 0,80% 0,80% 1,70%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

Таблица 3 Описание генов антибиотикорезистентности N. meningitidis.

(Table 3. Description of antibiotic-resistant genes genes of N. meningitidis).

Механизм АМП Гены

Антибиотик-мишень у восприимчивых видов Alr, Ddl, dxr, EF-G, EF-Tu, folA, Dfr, folP, gyrA, gyrB, inhA, fabI, Iso-tRNA, kasA, MurA, rho, rpoB, rpoC, S10p, S12p

Дренажный насос, придающий устойчивость к

антибиотикам EmrAB-TolC, MacA, MacB

Ген, придающий устойчивость через отсутствие gidB Белок, изменяющий заряд клеточной стенки,

придающий устойчивость к антибиотикам PgsA Регулятор, модулирующий экспрессию генов

устойчивости к антибиотикам

OxyR

Обсуждение результатов

Таким образом, анализ историй болезни пациентов, пролеченных с диагнозом «менингококковый менингит»

в МГДБ №3 г. Нур-Султан за 2010-2020 гг., показал наибольший удельный вес выявляемости среди серогрупп «А» - 59,2% (n=71), на втором месте «В» - 24,2% (n=29), на третьем - «С» - 10,8% (n=13) и низкий показатель у серогрупп «W135» - 4,2% (n=5) и «29Е» - 1,7% (n=2).

При полногеномном секвенировании выявлен аллельный профиль расширенного MLST клонального комплекса серогруппы N.meningitidis: «А» (ST11- ST12) – 40%, «В» (ST- 6) – 20%, «Y» (ST-10) – 20% «С» (ST-1) – 20%, определена их 100% чувствительность к рифампицину и 50% устойчивость к пенициллину.

Результаты полногеномного анализа N.meningitidis были депонированы в международную базу данных Genbank со следующими номерами: SRX7002979, SRX7002980, SRX7002981, SRX7002982 (PubMLST, https: //www. ncbi. nlm. nih. gov/sra/term). Определен уровень генетического расхождения между изолятами полученными в Казахстане и других странах.

Анализируемые штаммы имели аллели penA 83, кодирующих пенициллин-связывающий белок 2 (PBP2).

Известно, что изменения в PBP2 напрямую связаны со снижением восприимчивости к менингококков к пенициллину [12]. Так, штаммы несли резистентеность к пенициллину 50% (pen Aallele: 83) и чувствительность к рифампицину 100% (rpo B allele: 1 (rifampicin MIC: <=1).

Что также подтверждено культуральными методами.

Наши данные согласуются с литературными данными [13].

Также анализ нуклеотидных последовательностей выявил присутствие и других генов, связанных с антибиотикорезистентностью, таблица 2. Хотя пенициллин не является первым препаратом выбора для лечения, его все же рекомендуется использовать, если может быть задержка доступа к цефалоспоринам третьего поколения. Вместе с тем в этом исследовании нам не удалось генетически подтвердить

фенотипические характеристики

анатибиотикорезистентности к другим исследованным противомикробным препаратам у изученных штаммов, кроме пенициллина и рифампицина, что требуют дальнейшей проработки.

Характеристика сезонности бактериального менингита имеет важное значение для углубленного

понимания эпидемиологии, экологии и динамики передачи заболевания и является ключом к разработке и реализации оптимальных стратегий профилактики и контроля. По данным Paireau J. с соавт. (2016) в странах Африканского пояса менингита сезонный пик заболеваемости приходится на засушлевый сезон. МИ имеет значительные сезонные закономерности в странах, анализируемых за пределами пояса, где более высокая заболеваемость наблюдается зимой как в северном, так и в южном полушариях [13,16].

Mueller J.E. (2013) также отмечал сезонность заболеваемости менингитами, которая характеризуется увеличением числа бактериальных менингитов зимой и серозных менингитов в летний период, что подтверждает результаты нашего исследования [15].

Анализ сезонности при заболеваемости МИ в г. Нур- Султан показал, что наиболее часто заболевание регистрируется в весеннее время (март-май).

Расшифровка этиологического агента при менингитах имеет важное значение для обоснования лечебно-профилактических и противоэпидемических мероприятий [2].

Несмотря на возможности эффективного проведения антимикробной и интенсивной терапии, общие показатели смертности при бактериальных менингитах остаются высокими, в среднем составляя от 20 до 25% [3].

Аналогичная ситуация у детей с БМ отмечается в МГДБ №3, г. Нур-Султан, в связи с чем нами определялась чувствительность выделенных патогенов к антибиотикам, в результате которого, высокая чувствительность (100%) отмечена к ципрофлоксацину, ванкомицину, меропенему, цефтриаксону, Цеф 4, рифампицину, наименьшая чувствительность в 87,5%

случаев была определена к пенициллину. Наши данные относительно чувствительности к антибиотикам согласуются с отчетами многих европейских стран [21].

Эти результаты убедительно подтверждают использование цефалоспоринов третьего поколения для эмпирического лечения ИМИ в РК. Наблюдаемая устойчивость к часто используемым антибиотикам может быть связана с широким распространением использования безрецептурных антибиотиков.

Наши результаты подчеркивают важность молекулярного эпиднадзора за менингококками в регионе, а также потенциальной разработки доступной вакцины против циркулирующих серотипов.

Вклад авторов:

Сейдуллаева А.Ж. – набор данных, описательная часть, формальный анализ.

Баешева Д.А., Турдалина Б.Р. - научное руководство, концепция и концептуализация.

Алтынбекова А.В. - набор данных и менеджмент ресурсов исследования.

Турарова А.М. - набор данных.

Данияров А.Ж. – биоинформатический и статистический анализ.

Каиров У.Е. - биоинформатический анализ.

Кожахметов С.С. - критический анализ, научное сопровождение статьи, ревизия статьи.

Финансирование: Данное исследование проводилось в рамках проекта МОН РК по грантовому финансированию АР05135091.

Конфликтов интересов не заявлен.

Сведения о публикации: ни один фрагмент данной статьи не был опубликован в других журналах и не находится на рассмотрении другими издательствами.

Литература:

1. Баешева Д.А., Жаксылыкова Г.А., Сейдуллаева А.Ж. Мониторинг заболеваемости менингококковой инфекцией в Республике Казахстан за 2012-2017 гг. среди детского населения // Валеология.

2018. № 3: С. 41-47.

2. Ералиева Л.Т. Совершенствование диагностики бактериальных менингитов у детей и иммунопатогенетические подходы к терапии: дис. …д- ра мед.наук. Алматы. 2010, 210 с.

3. Ералиева Л.Т., Мусаев А.Т., Ешманова А.К., Уалиева С.Т. Характеристика клинико-биохимических критериев пневмококкового менингита у детей //

Вестник КазНМУ. 2014. №4. С. 246-250.

4. Ahmed M.M., Nour M.A.K., Soheir S.M. Detection of Neisseria meningitidis DNA in blood samples using direct-PCR test // Egyptian pharmaceutical journal, 2013.

1(1): р. 115-119.

5. Batista, R.S., Gomes A.P., Gazineo J.L.D., Miguel P.S.P. Santana L.A., Geller L.O.M. Meningococcal disease, a clinical and epidemiological review // Asian Pacific Journal of Tropical Medicine, 2017. 10(11): P. 1019-1029.

6. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics, 2014. 30(15): P. 2114-2120.

7. Bratche, H.B., Corton C., Jolley K.A., Parkhill J., Maiden M.C.J. A gene-by-gene population genomics platform: de novo assembly, annotation and genealogical analysis of 108 representative Neisseria meningitidis genomes // BMC Genomics, 2014. 15(1): p. 1138.

8. Huson D.H., Bryant D. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies // Mol Biol Evol, 2006.

23(2): P. 254-67.

9. Jolley K.A., Bray J.E. Maiden M.C.J. Open-access bacterial population genomics: BIGSdb software, the PubMLST.org website and their applications // Wellcome open research, 2018. 3: p. 124-124.

10. Kambiré D., Soeters H.M., Ouédraogo-Traoré R., Medah I., Sangare L. Nationwide Trends in Bacterial Meningitis before the Introduction of 13-Valent Pneumococcal Conjugate Vaccine-Burkina Faso, 2011- 2013 // PloS one, 20. 11(11): P. e0166384-e0166384.

11. Kim H.-J., Fay M.P., Feuer E.J. Midthune D.N.

Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates // Statistics in Medicine, 2000. 19(3): P. 335- 351.

12. Kim K.S. Acute bacterial meningitis in infants and children // Lancet Infect Dis. 2010. Vol. 10. P. 32-42.

13. Levy C., de La Rocque F, Cohen R. Epidemiology of pediatric bacterial meningitis in France // Med Mal Infect.

2009.39. P. 419–431.

14. Martin N.G., Sadarangani M., Pollard A.J., Goldacre M.J. Hospital admission rates for meningitis and septicaemia caused by Haemophilus influenzae, Neisseria meningitidis, and Streptococcus pneumoniae in children in England overfive decades: a population-based observational study // Lancet Infect Dis. 2014. 14. P. 397- 405.

15. Mueller J.E. Conjugate vaccine introduction in the African meningitis belt: meeting surveillance objectives //

Tropical Medicine and International Health. 2013. Vol. 18. 1.

P. 58–64.

16. Paireau J., Chen A., Broutin H. Grenfell B., Basta N.E. Seasonal dynamics of bacterial meningitis: a time- series analysis // Lancet Glob Health. 2016 Jun; 4(6): e370–

e377.

17. WHO, Global burden of disease estimates.

Geneva: World Health Organization, 2016. 01.09.2020.

18. Yazdankhah S.P., Kriz P., Tzanakaki G., Kalmusova J., Musilek M., Alvestad T., Jolley K.A., Wilson D.J., McCarthy N.D., Caugant D.A., Maiden M.C.J.

Distribution of serogroups and genotypes among disease- associated and carried isolates of Neisseria meningitidis from the Czech Republic, Greece, and Norway // J Clin Microbiol. 2014. 42. P. 5146–5153.

19. Zerbino D.R., Birney E. Velvet: Algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs //

Genome Research, 2008. 18(5): P. 821-829.

20. Zhang Y., Wei D., Guo X., Han M., Yuan L. Kyaw H.M. Burden of Neisseria meningitidis infections in China: a systematic review and meta-analysis // Journal of global health, 2016. 6(2): P. 020409-020409.

21. Zouheir Y., Atany T. Boudebouch N. Emergence and spread of resistant N. meningitidis implicated in invasive meningococcal diseases during the past decade (2008–2017) // The Journal of Antibiotics. 2019. Vol. 72. P.

185–188.

References:

1. Baesheva D.A., Zhaksylykova, G.A., Seidullaeva, A.Zh. Monitoring zabolevaemosti meningokokkovoi infektsiei v Respublike Kazakhstan za 2012-2017 gg. sredi detskogo naseleniya [Monitoring the incidence of meningococcal infection in the Republic of Kazakhstan for 2012-2017 among the child population]. Valeologiya [Valeology]. 2018. Vol. 3: pp. 41-47 [in Russian].

2. Eralieva L.T. Sovershenstvovanie diagnostiki bakterial'nykh meningitov u detei i immunopatogeneticheskie podkhody k terapii [Improving the diagnosis of bacterial meningitis in children and immunopathogenetic approaches to therapy]: dokt. diss.

Almaty. 2010. 210p. [in Russian].

3. Eralieva L.T., Musayeva A.T., Echmanova A., Ualiyeva S. Kharakteristika kliniko-biokhimicheskikh kriteriev pnevmokokkovogo meningita u detei [Characteristics of clinical and biochemical criteria for pneumococcal meningitis in children]. Vestnik KazNMU [Bulletin KazNMU]. 2014. 4. pp. 246-250 [in Russian].

4. Ahmed M.M., Nour M.A.K., Soheir S.M. Detection of Neisseria meningitidis DNA in blood samples using direct-PCR test. Egyptian pharmaceutical journal. 2013.

1(1): р. 115-119.

5. Batista R.S., Gomes A.P., Gazineo J.L.D., Miguel P.S.P., Santana L.A. Geller L.O.M. Meningococcal disease, a clinical and epidemiological review. Asian Pacific Journal of Tropical Medicine. 2017. 10(11): P. 1019-1029.

6. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics.

2014. 30(15): p. 2114-2120.

7. Bratcher H.B., Corton C., Jolley K.A., Parkhill J., Maiden M.C.J. A gene-by-gene population genomics platform: de novo assembly, annotation and genealogical analysis of 108 representative Neisseria meningitidis genomes. BMC Genomics. 2014. 15(1): P. 1138.

8. Huson D.H., Bryant D. Application of phylogenetic networks in evolutionary studies. Mol Biol Evol. 2006. 23(2):

P. 254-67.

9. Jolley K.A., Bray J.E., Maiden M.C.J. Open- access bacterial population genomics: BIGSdb software, the PubMLST.org website and their applications. Wellcome open research. 2018. 3: P. 124-124.

10. Kambiré D., Soeters H.M. Ouédraogo-Traoré R., Medah I., Sangare L. Nationwide Trends in Bacterial Meningitis before the Introduction of 13-Valent Pneumococcal Conjugate Vaccine-Burkina Faso, 2011- 2013. PloS one. 20. 11(11): p. e0166384-e0166384.

11. Kim H.-J., Fay M.P., Feuer E.J., Midthune D.N.

Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates. Statistics in Medicine. 2000. 19(3): P. 335- 351.

12. Kim K.S. Acute bacterial meningitis in infants and children. Lancet Infect Dis. 2010. Vol. 10. P. 32-42.

13. Levy C., de La Rocque F., Cohen R.

Epidemiology of pediatric bacterial meningitis in France.

Med Mal Infect. 2009.39. P. 419–431.

14. Martin N.G., Sadarangani M., Pollard A.J., Goldacre M.J. Hospital admission rates for meningitis and septicaemia caused by Haemophilus influenzae, Neisseria meningitidis, and Streptococcus pneumoniae in children in England overfive decades: a population-based observational study. Lancet Infect Dis. 2014. 14. P. 397-405.

15. Mueller J.E. Conjugate vaccine introduction in the African meningitis belt:meeting surveillance objectives.

Tropical Medicine and International Health. 2013. Vol. 18. 1.

P. 58–64.

16. Paireau J., Chen A., Broutin H., Grenfell B., Basta N.E. Seasonal dynamics of bacterial meningitis: a time- series analysis. Lancet Glob Health. 2016 Jun; 4(6): e370–

e377.

17. WHO., Global burden of disease estimates.

Geneva: World Health Organization, 2016. 01.09.2020.

18. Yazdankhah S.P., Kriz P., Tzanakaki G.

Kalmusova J., Musilek M., Alvestad T., Jolley K.A., Wilson D.J., McCarthy N.D., Caugant D.A., Maiden M.C.J.

Distribution of serogroups and genotypes among disease- associated and carried isolates of Neisseria meningitidis from the Czech Republic, Greece, and Norway. J Clin Microbiol. 2014. 42. P. 5146–5153.

19. Zerbino D.R., Birney E. Velvet: Algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Research. 2008. 18(5): P. 821-829.

20. Zhang Y., Wei D., Guo X., Han M., Yuan L. Kyaw H.M. Burden of Neisseria meningitidis infections in China: a systematic review and meta-analysis. Journal of global health. 2016. 6(2): P. 020409-020409.

21. Zouheir Y., Atany T., Boudebouch N. Emergence and spread of resistant N. meningitidis implicated in invasive meningococcal diseases during the past decade (2008–2017). The Journal of Antibiotics. 2019. Vol. 72. P.

185–188.

Контактная информация:

Кожахметов Самат Серикович – к.б.н., ведущий научный сотрудник, Центр наук о жизни, National Laboratory Astana, Назарбаев Университет, Нур-Султан, Республика Казахстан.

Почтовый адрес: Республика Казахстан, 010000, г. Нур-Султан, пр. Кабанбай батыра 53, Астана.

E-mail: skozhakhmetov@nu.edu..kz Телефон: +7 705 910 0932

Получена: 17 июля 2020 / Принята: 21 сентября 2020 / Опубликована online: 30 декабря 2020 DOI 10.34689/SH.2020.22.6.005

УДК618.3-008.6+616-71

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАТЕРИНСКИХ И ПЕРИНАТАЛЬНЫХ