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文献信息：Sauerborn, E., Corredor, N.C., Reska, T., Perlas, A., Vargas da Fonseca Atum, S., Goldman, N. et al. Detection of hidden antibiotic resistance through real-time genomics[J]. Nature Communications. 2024, 15: 5494.摘要
纳米孔测序技术下的实时基因组学，在临床环境中直接快速预测抗生素耐药性的前景广阔。然而，与传统、临床上已确立的诊断方法相比，基于基因组学的耐药性预测的准确性仍令人担忧。在此，我们通过一个多药耐药性肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）感染的案例，展示了实时基因组学如何在复杂感染情况中提升抗生素耐药性分析的准确性。我们的研究结果表明，与现有诊断方法不同，纳米孔测序数据分析能够精确检测出由质粒介导的低丰度耐药性，这类耐药性往往在传统方法中难以发现。这一能力对临床实践具有直接影响，因为此类“隐藏”的耐药性特征会严重影响治疗决策。因此，实时基因组学在临床中的快速、即时应用，对提高临床决策质量和患者预后具有重大意义。
世界卫生组织已将抗生素耐药性列为全球十大最严重的健康威胁之一，耐药性感染因治疗延误或不当导致更高的死亡率和发病率。快速准确地识别耐药性细菌病原体可以促使更早地进行适当治疗，从而降低死亡率和与感染及治疗相关的发病率。
由纳米孔测序技术驱动的实时基因组学有望在临床环境中直接加速病原体识别和抗生素耐药性分析。这项技术的便携性及其实时分析的能力，使其能够进行成本效益高的自适应应用，在现场直接获得所需的基因组数据，以达到最低确定性阈值，从而进行及时且临床相关的预测。然而，要将实时基因组学整合到常规临床实践中，其在预测抗生素耐药性方面的准确性必须与现有的诊断方法直接比较。虽然有几项概念验证研究展示了在临床环境中使用纳米孔测序进行快速传染病诊断的可行性，但尚需证明实时基因组学在检测临床相关耐药性方面能够优于现有的诊断方法。
纳米孔测序产生长读数的能力可以用来创建高度准确、几乎完整的基因组组装，以进行菌株级别的识别和细菌病原体及其抗生素耐药性谱的去 novo 检测。这对于复杂感染尤为重要，因为临床上已建立的细菌分类鉴定方法（如MALDI-TOF质谱）和耐药性分析（如VITEK2）可能缺乏分辨率，但快速、针对性的治疗对患者的结果可能特别有利。在此，我们比较了临床诊断方法与实时基因组学预测在细菌感染案例中的性能，发现实时基因组学能更快速准确地识别病原体和抗药性，发现位于低丰度质粒上的新型抗生素耐药基因变体，尤其在复杂感染情况下，实时基因组学提供了传统方法无法达到的分辨率和准确性，展示了其在临床应用中的巨大潜力。文中图表：
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