安定同位体標識アミノ酸を用いた質量分析計による薬剤耐性菌検出法の確立

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K08927
• Research Institution: Kameda University of Health Sciences
• Principal Investigator: 渡 智久 亀田医療大学, 総合研究所, 客員研究員 (50824736)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: MALDI-TOF MS / SILAC / 薬剤耐性菌

Outline of Annual Research Achievements

近年提唱されている安定同位体標識法を前処理に利用するSILAC法は、抗菌薬原末の使用による煩雑な操作や薬剤耐性の判定が目視であることに課題がみられ、臨床現場での実用化に至っていない。本研究では、①SILAC法に薬剤ディスクを使用して簡便化を図ること,
②SILAC法で処理した臨床由来の薬剤耐性株のマススペクトルをリファレンスライブラリーに登録することの2つによって、薬剤耐性菌の検出の自動判定を可能にすることを目的としている。
臨床分離株の測定では、MSSA株を高率に識別できるが、MRSA株の判定能が低確率であるという課題が残されていたため、解析方法の変更を検討することとした。当初のMRSAのマススペクトルのリファレンスライブラリーへの登録による自動判定を中止し、ブルカー社のCliniProtools 3.0を使用し、薬剤耐性菌の判定法を確立できるかを検討することとした。
培養液①Normal（通常のアミノ酸含有培地）、培養液②Heavy（安定同位体含有培地）、培養液③Heavy（安定同位体含有培地）＋薬剤ディスクの3種類の培養液で処理したMRSAのマススペクトルをCliniProtools 3.0のGenetic Algorithm（GA）、Supervised Neural Network（SNN）およびQuick Classifier（QC）の各統計処理によってクラスタリングを行ったが、培養液①と培養液②のマススペクトルはMSSAとMRSAでは大きな相違がみられないため、培養液③についてのみMSSAとMRSAをクラスタリングし、unknownなS. aureusがMSSAとMRSAのどちらに分類されるかを検討すれば良いということが判明した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

新型コロナウイルス感染症の蔓延によって、研究以外の業務に大きく時間を割かれてしまったため、研究計画に遅延が生じた。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、対象とする薬剤耐性菌を絞り、MRSAとESBLにおいて自動判定するプロトコールの完成を目指す予定である。CliniProtools 3.0のGenetic Algorithm（GA）、Supervised Neural Network（SNN）およびQuick Classifier（QC）の各統計処理によってクラスタリングしたデータをもとに、臨床分離株の薬剤耐性菌検出の感度、特異度を求める。また、血液培養陽性ボトルの培養液を用いた解析プロトコルも完成する予定である。さらに、薬剤耐性菌の表現型と遺伝子型の確認についても随時実施する予定としている。

Causes of Carryover

2021年度は、新型コロナウイルス感染症の流行が長引いたことにより、研究が計画通りに進まなかったため、試薬使用量が抑えられてしまったことが原因である。