病院での多剤耐性微生物の脅威に立ち向かう
MDROsの広がりと医療での感染対策について見てみよう。
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病院では、耐多剤抵抗性微生物(MDRO)による感染が増えてきて心配されてるよ。特に高齢者や免疫が弱ってる人たちにとって、こういう微生物は深刻なリスクになる。こういう感染症、医療関連感染(HCAI)と呼ばれるやつだけど、感染対策をしっかりすれば防げることが多いんだ。
MDROによる感染治療の最後の手段がカルバペネム系抗生物質なんだけど、最近はこの抗生物質に耐性を持ったバクテリアが増えてきてて、特にカルバペネム耐性エンテロバクテラーゼ(CRE)ってグループが問題になってる。CREによる感染は、患者の病気や死亡率が高くなるってリンクされてる。CREは特定のタイプのほとんどの抗生物質を分解する酵素を作るから、治療がとても難しいんだ。
CRE耐性の広がり
CREが治療に耐える一般的な方法がカルバペネマーゼ酵素、例えばOXA-48やNDMだよ。こういう耐性メカニズムは世界中で見つかるし、さまざまなバクテリアの間で簡単に移動してしまう。CREによる感染は、プラスミドみたいな移動可能な遺伝要素を通じて移ることがあるんだ。CREは追加の耐性遺伝子を持ってることが多いから、さらに検出や治療が難しくなる。
研究によると、CREは地域社会にも病院にも存在することがわかってる。CREのキャリアに過ぎない患者は抗生物質が必要ないかもしれないけど、そのバクテリアを他の人に広げる可能性があるから、感染予防戦略を実施する際に、コロニゼーション(定着)と感染の両方を考慮することが重要だよ。CREは、多くの人が触れる場所や、病院の洗濯物、廃水などにも見つかってる。これらのバクテリアが含まれた廃水が公共のシステムに入ると、環境に戻って広がってしまう可能性があるんだ。
モニタリングの重要性
モニタリングは病原体や抗生物質耐性のアウトブレイクをコントロールするための鍵だよ。特に脆弱な患者がいる病院では、こういう感染を追跡するのが重要なんだ。CREをテストする標準的な方法は培養と抗生物質感受性テストだけど、PCRや迅速検査みたいな新しい方法も使われてる。
COVID-19のパンデミックで、感染のリアルタイム追跡の必要性が浮き彫りになったんだ。ゲノム分析は、こういう微生物がどう広がるかを知るのに貴重な洞察を提供してくれる。従来のテストでは、さまざまな分離株の間の遺伝的関係をいつも特定できるわけじゃないから、潜在的なアウトブレイクを追跡するのには重要なんだ。全ゲノムシーケンシング(WGS)は、CREやその耐性遺伝子、持ってるプラスミドとの関係を明らかにすることができる。
CRE伝播に関する研究
最近の研究では、ロンドン北部の病院でCREに感染またはキャリアになっている患者に焦点を当てて、1年間のデータを集めたんだ。患者や病院環境からサンプルを集めて、こういう微生物がどう動いてるのかを調べたよ。
患者の動きや治療に関するデータは病院の記録を通じて集めた。いろんなテストを使ってバクテリアを特定し、その耐性プロファイルを決めた。患者の部屋や共有エリア、さらには廃水からも環境サンプルを集めて、CREがどこに潜んでるかを包括的に把握するようにしたんだ。
研究結果
環境サンプリングを通じて、研究者たちは病院のさまざまなエリアで異なるタイプのバクテリアを見つけた。特定のバクテリアが表面やスワブからのサンプルよりも廃水に多く見つかることがわかって、廃水がこういう微生物の貯蔵庫になってるんじゃないかと懸念が raisedってる。
この研究では、特定の耐性遺伝子に対して陽性のテストを受けた患者から28の臨床分離株が得られた。これらの臨床分離株の大半は、OXAやNDMタイプの耐性遺伝子を持ってた。環境分離株についても、研究者たちは耐性遺伝子を特定したけど、臨床サンプルよりは低い割合だったよ。
興味深いことに、一部の分離株は耐性特性を持つプラスミドをuniqueに持っていて、こういうプラスミドを理解することが重要だ。なぜなら、異なるバクテリア間での耐性の広がりに役立つからだ。
感染管理への影響
この結果は、患者と環境の間に関連があることを示唆していて、感染が個人間や環境から患者に広がる可能性があることを意味してる。高頻度接触するエリアや廃水に耐性バクテリアがいることは、感染予防策を強化する必要があるってことを示してるね。
ゲノム分析から得られた洞察を使って、病院はこういう微生物がどう広がるのか、感染制御の努力をどこに集中させるべきかをよりよく理解できるようになる。これによって、高リスクエリアの清掃やモニタリングに関するプロトコルを更新できるかもしれない。
さらに、病院は患者の中でCREのスクリーニングを増やして、潜在的な感染を早期に発見した方がいいかもしれないね。これらのケースを特定することで、医療従事者は人間と環境の両方の貯蔵庫に関連するリスクを減らすための手を打てる。
結論
この研究は、病院における耐多剤抵抗性微生物のもたらす課題について光を当てたよ。適切なモニタリングと介入があれば、こういう微生物の広がりをよりうまくコントロールできる。スクリーニングを改善して、効果的な清掃方法を取り入れることで、脆弱な患者を守る助けになるかもしれない。
このテーマに関する研究は重要だ。病院は新しい抵抗性感染症の課題に直面し続けているからね。結果は、患者の健康を守り、アウトブレイクを防ぐために厳格な感染管理策を維持する重要性を強調しているんだ。
タイトル: Tracing the transmission of carbapenem-resistant Enterobacteriales at the patient:ward environmental nexus
概要: Structured summaryO_ST_ABSIntroductionC_ST_ABSColonisation and infection with Carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) in healthcare settings poses significant risks, especially for vulnerable patients. Genomic analysis can be used to trace transmission routes, supporting antimicrobial stewardship and informing infection control strategies. Here we used genomic analysis to track the movement and transmission of CREs within clinical and environmental samples. Methods25 isolates were cultured from clinical patient samples or swabs, that tested positive for OXA-48-like variants using the NG-Test(R) CARBA-5 test and whole genome sequenced (WGS) using Oxford Nanopore Technologies (ONT). 158 swabs and 52 wastewater samples were collected from the ward environment. 60 isolates (matching clinical isolate genera; Klebsiella, Enterobacter, Citrobacter and Escherichia) were isolated from the environmental samples. Metagenomic sequencing was undertaken on 36 environmental wastewater and swab samples. Results21/25 (84%) clinical isolates had >1 blaOXA gene and 19/25 (76%) harboured >1 blaNDM gene. Enterobacterales were most commonly isolated from environmental wastewater samples 27/52 (51.9%), then stick swabs 5/43 (11.6%) and sponge swabs 5/115 (4.3%). 11/60 (18%) environmental isolates harboured at >1 blaOXA gene and 1.9% (1/60) harboured blaNDM-1. blaOXA genes were found in 2/36 (5.5%) metagenomic environmental samples. DiscussionPotential for putative patient-patient and patient-ward transmission was shown. ONT sequencing can expedite clinical decisions whilst awaiting reference laboratory results, providing economic and patient care benefits. Metagenomic sampling needs optimization to improve sensitivity.
著者: Linzy Elton Sr., L. Elton, A. Williams, S. Ali, J. Heaphy, V. Pang, L. Commins, C. O'Brien, O. Yetis, E. Caine, I. Ward, M. Muzslay, S. Yui, K. Karia, E. Shore, S. Rofael, D. Mack, T. D. McHugh, E. Q. Wey
最終更新: 2024-07-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.03.24309291
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.03.24309291.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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