Primerjava treh novih molekularnih metod za identifikacijo bakterij iz pozitivnih hemokulturBurger, Petra (Avtor)
Mueller Premru, Manica (Mentor)
Cerar Kišek, Tjaša (Komentor)
identifikacija bakterijhemokulturasepsamolekularne metodeFilmArraysaponinSepsityperMALDI-TOF MSSepsa je kljub napredkom v protimikrobni terapiji in podpornemu zdravljenju povezana z visoko obolevnostjo in umrljivostjo. Zgodnja identifikacija povzročiteljev sepse in njihove občutljivosti za antibiotike je tako ključnega pomena. V magistrski nalogi smo primerjali tri nove molekularne metode za identifikacijo bakterij iz pozitivnih hemokultur. Primerjali smo saponinsko metodo in komplet reagentov Sepsityper (Bruker), ki sta različna postopka priprave vzorca za pregled z MALDI-TOF sistemom masne sprektrometrije, ter vgnezden mnogokratni PCR FilmArray BCID (BioFire Diagnostics, ZDA). Metode smo primerjali s standardnimi rutinskimi metodami kultivacije in identifikacije ter določanja občutljivosti za antibiotike. Metode smo uporabili na 50 pozitivnih hemokulturah (42 monomikrobnih in 8 polimikrobnih) z 61 izolati. Med metodami smo primerjali pravilnost identifikacij in trajanje. Največ identifikacij (95,2 %), vendar včasih le do višjih taksonomskih nivojev, smo pri monomikrobnih vzorcih dobili z metodo FilmArray. Največ identifikacij do vrste (88,1 %) smo dobili s kompletom reagentov Sepsityper, s saponinsko metodo pa 66,7 %. Pri vseh treh metodah so bile najboljše identifikacije pri po Gramu negativnih bakterijah. Pri identifikaciji bakterij iz polimikrobnih vzorcev se je s 73,7 % najbolje obnesel FilmArray, ki je edini sposoben hkratne identifikacije več mikroorganizmov. Z metodo FilmArray smo sočasno dobili tudi podatke o prisotnosti determinant za odpornost proti antibiotikom mecA, vanA/B in blaKPC. Saponinska metoda je bila s povprečnim časom 14,4 minut hitrejša od kompleta reagentov Sepsityper (41,9 min) in FilmArraya (68,6 min).[P. Burger]20182018-07-08 07:45:26Magistrsko delo/naloga101830UDK: 579.6.083:616.94:577.2.083VisID: 151502COBISS_ID: 4927096sl