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04.09.2020

Neuartiger Tuberkulose-Test bestimmt Resistenzen schnell und aussagekräftig

Die bisherige Resistenzbestimmung bei Tuberkulosebakterien ist zeitaufwändig. Demgegenüber kommt das neu entwickelte Testverfahren (deep-sequencing assay) viel rascher zu umfassenden Ergebnissen, wobei es insgesamt 18 resistenzresistenz
Bakterien können eine Resistenz gegen bestimmte Arzneistoffe entwickeln - das heißt, sie werden unempfindlich gegenüber diesen Medikamente. Die Medikamente, vor allem Antibiotika, sind nicht mehr gegen diese Bakterien wirksam.
Resistente Erreger entwickeln sich - insbesondere bei großen Erregermengen - entweder durch spontane Genveränderungen (Mutationen) oder durch selektive Vermehrung (Selektion) von natürlich vorkommenden resistenten Bakterien-Subpopulationen, z.B. aufgrund einer unzureichenden oder zu früh abgebrochenen Therapie.
-vermittelnde Regionen im mykobakteriellen Genom abdeckt.

Um resistente Tuberkulosestämme schneller bestimmen und somit effektiver behandeln zu können, haben Wissenschaftler am Forschungszentrums Borstel, Leibniz Lungenzentrum (FZB) und am Deutschen Zentrum für Infektionsforschung (DZIF) in neues Testverfahren untersucht. Die Ergebnisse ihrer Studie konnten zeigen, dass der sogenannte Deeplex®-MycTB-Test sehr vielversprechende Resultate liefert und in Zukunft eine wichtige Rolle in der Diagnostik spielen könnte (siehe European Respiratory Jounal, Online-Veröffentlichung am 6.8.20209

Die Tuberkulose ist weltweit nach wie vor die tödlichste bakterielle Infektionskrankheit. Besonders das Auftreten mehrfach-resistenter Mykobakterien-Stämme erschwert die globale Tuberkulose-Kontrolle und erfordert die schnelle Bestimmung umfassender Resistenzprofile zum Beginn einer effektiven, personalisierten Therapie.

Die auf dem Wachstum der Bakterien basierende Resistenzbestimmung ist mit bis zu sechs Wochen sehr zeitaufwändig. Verfügbare molekular-biologische Tests können zwar direkt vom klinischen Material durchgeführt werden, erfassen jedoch nur eine begrenzte Anzahl der Resistenzvarianten. Eine exzellente Alternative zur umfassenden Resistenzbestimmung stellt die Analyse des Erbguts der Pathogene durch die sogenannte „Ganzgenom-Sequenzierung“ dar. Jedoch ist die direkte Sequenzierung aus klinischem Material, aufgrund der geringen Menge an mykobakterieller DNA, herausfordernd.

Daher wurde in dieser Studie eine Test-Variante untersucht, in der nur direkt mit Resistenzen im Zusammenhang stehende Bereiche des Erbguts vervielfältigt und dann der genetische Code aufgeschlüsselt werden. Es handelt sich um einen neuartigen, sog. deep-sequencing assay, der 18 resistenz-vermittelnde Regionen im mykobakteriellen Genom abdeckt.

Der Vergleich der Deeplex®-MycTB-Daten mit klassischen Ganzgenomsequenzdaten zeigte Übereinstimmungen im Bereich von 98 %, der Vergleich mit phänotypischen Resistenzdaten Übereinstimmungen von > 95 % für die Erstrangmedikamente und von 70-100 % für die Zweitrangmedikamente. Die Übereinstimmung von nur 70 % bei den Fluorchinolon-Antibiotika ist auf Varianten zurückzuführen, die eine sogenannte low level-Resistenz vermitteln und nur zu einem geringen Prozentsatz in der analysierten Probe vorkommen. Der neuartige Deeplex®-MycTB-Test ist in der Lage, diese Varianten zu detektieren, wohingegen phänotypische Tests oft an Grenzen stoßen.

„Die Ergebnisse dieser Studie verdeutlichen, dass der Deeplex®-MycTB Test ein ideales Werkzeug zur schnellen und umfassenden Resistenzbestimmung aus klinischen Proben darstellt und in Zukunft die phänotypische Resistenzbestimmung für einen großen Anteil der diagnostischen Proben ersetzen kann“, erklärt Dr. Silke Feuerriegel, Erstautorin der Studie und DZIF-Wissenschaftlerin am FZ Borstel.

Beteiligt an dieser Arbeit waren Wissenschaftler aus der Arbeitsgruppe Molekulare und Experimentelle Mykobakteriologie sowie des Nationalen Referenzzentrums für Mykobakterien und der klinischen Infektiologie des Forschungszentrums Borstel, Leibniz Lungenzentrum sowie internationale Kollegen aus Frankreich und Sierra Leone.

Quelle: Forschungszentrum Borstel - Leibniz Lungenzentrum