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背 景
贝达喹啉的耐药性与不良治疗结果密切相关。传统的耐药性检测方法时间长且成本高。相较之下，全基因组测序显示出高敏感性和特异性，成为一种有效的替代方法，但其应用依赖于准确的耐药突变目录。2023年世界卫生组织更新了《catalogue of Mycobacterium tuberculosis complex mutations associated with drug resistance》，列出了与贝达喹啉耐药相关的多个基因突变，然而，仍有一些突变尚待发现。本研究利用CRyPTIC数据库，结合最低抑菌浓度（Minimum Inhibitory Concentration, MIC)的数据，深入挖掘与贝达喹啉耐药性降低相关的病原体基因特征，为建立全面的贝达喹啉耐药基因目录提供依据。
研究方法
本研究数据来源于CRyPTIC公开数据库，去除缺乏贝达喹啉MIC值或质量评估为“中”等级或“低”等级的菌株后，通过R语言中的dplyr包随机抽取对贝达喹啉敏感的分离株。样本MIC值采用UKMYC5方法进行测定，基因测序在Illumina平台上完成。原始测序数据的预处理采用Clockwork管道。
突变由Python脚本标注其基因名称及氨基酸变化。分析中，将遗传特征转化为二元变量，并将MIC值转为log2(MIC)。通过单变量逻辑回归分析各遗传特征与耐药表型的关联，筛选出P<0.01且回归系数大于0的遗传特征。接着，利用LASSO回归进行变量选择和优化。在 Akaike 信息准则指导下，采用逐步回归法简化模型变量，最终构建多元线性回归模型，分析基因特征对贝达喹啉耐药性的影响。见图1。
结 果
本研究使用了来自CRyPTIC数据库的1000株分离株，涵盖了多个国家，以秘鲁（225株）、印度和南非（各157株）、巴基斯坦（87株）、中国（81株）、越南（56株）等为主要来源，见图2。在这些菌株中，71株（7.1%）对贝达喹啉表现出耐药性（MIC≥0.5 mg/L），而929株则对贝达喹啉敏感（MIC≤0.25 mg/L）。整体的UKMYC5 MIC值分布中，中位数为0.03 mg/L（IQR：0.015-0.06 mg/L）。见图3。
从33113个非重复基因特征中过滤掉频率低于1%或高于99%的特征后，保留了3641个基因特征用于后续分析。对这些数据进行单因素逻辑回归分析。结果显示，418个基因特征P值小于0.01且回归系数大于0，与贝达喹啉耐药性显著相关，包括388个非重复的基因。通过LASSO回归中的10倍交叉验证，最终确定了27个关键遗传特征。见图4。
通过多元线性回归分析，识别出10个与贝达喹啉耐药性显著相关的基因突变，其中包括Rv0678_141_ins_1（效应值1.76，95% CI：0.67 - 2.84）和Rv1979c_D249E（效应值1.69，95% CI：0.22 - 3.17）。见图5。此外，还发现了其他相关基因突变，如Rv2699c_-84_del_1、hsaB_I179T、mmpL9_T241A、pncA_C14R等，这些突变为贝达喹啉耐药性机制的进一步研究提供了重要线索。
研究结论
本研究识别出10个与贝达喹啉耐药性相关的基因突变，为建立抗药基因目录奠定了基础。监测贝达喹啉耐药性对于个性化治疗和减少耐药风险至关重要。未来应积累更多贝达喹啉耐药菌株以验证结果，并探讨耐药突变机制的生物学意义。
注：除非特别声明，本公众号刊登的所有文章不代表《中国防痨杂志》期刊社的观点。
编辑：王 然
审校：郭 萌
发布日期：2024-11-29
