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結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測在結核性腦膜炎中的應用

2018-06-22 13:23:38張廷娟
中國衛生標準管理 2018年11期
關鍵詞:耐藥檢測研究

張廷娟

結核性腦膜炎(Tuberculous meningitis,TBM)是由結核分枝桿菌引起的中樞神經系統感染性疾病,損傷腦膜﹑大腦實質﹑脊髓及脊膜,進而引發頭痛﹑嘔吐﹑視乳頭水腫等癥狀,嚴重者可導致肢體殘疾,甚至死亡[1]。結核性腦膜炎治療的關鍵在于早期確診。而現階段臨床常用的ELISA檢測,其早期檢出率不足20%,且操作繁瑣,時間較長,延誤了疾病的最佳治療時機,已不能滿足臨床的需求[2]。我院采用結核分枝桿菌耐藥基因芯片和ELISA檢測腦脊液在診斷結核性腦膜炎患者中進行對比,旨在為結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測在結核性腦膜炎診斷中應用和推廣提供數據支持。

1 資料與方法

1.1 一般資料

以我院2015年9月—2017年9月診治的結核性腦膜炎疑似病例139例為研究對象,采用隨機數字表將其分為觀察組和對照組:(1)觀察組(70例):男42例,女28例;平均年齡(36.2±3.8)歲;(2)對照組(69例):男43例,女26例;平均年齡(36.5±4.2)歲。所有研究對象均有明顯的發熱﹑頭痛﹑嘔吐及腦膜刺激征表現,以結核性腦膜炎疑似病例收治;病例病程均小于14 d[3];所有病例均符合《研究知情同意原則》和醫學倫理學原則[4]。就其一般資料進行組間比較,差異無統計學意義(P>0.05),具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 對照組檢測 對照組:采用ELISA法進行檢測,各項操作均按臨床常規操作進行。

1.2.2 觀察組檢測 觀察組:采用結核分枝桿菌耐藥基因芯片法檢測(應用亞能生物技術深圳有限公司試劑盒及配套試劑)。檢測包括腦脊液處理﹑核酸提取﹑PCR擴增﹑芯片雜交﹑芯片掃描和檢測結果判讀等環節,具體操作均按照試劑盒說明書進行操作。

1.3 觀察項目及標準

(1)陽性率:分別統計兩組陽性病例數,陽性率=陽性病例數/研究病例數×100%[5];(2)準確性:所有研究對象均行PCR檢測,并以檢測結果作為分組研究準確性的判定標準,評定結果一致病例為準確,不一致病例為錯誤。準確率=準確病例/研究病例×100%。準確率越高,準確性越高[6]。

1.4 統計學處理方法

采用SAS 22.1統計學軟件對研究數據進行分析,計量資料以(±s)表示,采用 t檢驗,計數資料以(%)表示,采用χ2檢驗;當P<0.05時,差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 陽性率

觀察組陽性病例13例,陽性率為18.6%,對照組陽性病例12例,陽性率為17.4%,觀察組高于對照組(χ2=0.046,P>0.05)。

2.2 準確性

兩組準確率分別為95.7%和85.5%,觀察組高于對照組(P<0.05),即觀察組的準確性高于對照組。具體數據如表1。

表1 兩研究組診斷準確性比較表(%)

3 討論

結核性腦膜炎的發病率占結核病的7%~10%,已成為臨床常見的結核疾病,加之其較高的致殘和死亡率,使得結核性腦膜炎診斷和治療的研究成為臨床研究的重點和熱點。但因結核性腦膜炎的臨床表現復雜﹑不典型,早期影像學檢查無特異性改變,而賴以診斷顱內感染的腦脊液生化﹑細胞學檢查結果往往與其它類型顱內感染有所重疊,進而導致其早期確診率僅為10%。因此對結核性腦膜炎診斷方法及價值的研究,對結核性腦膜炎的診治及患者的預后均具有重要的價值。

結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測技術以聚合酶鏈式反應(PCR)和反向點雜交(RDB)相結合的基因芯片技術為基礎。將各種耐藥基因探針固定在芯片上,隨后與待檢測樣本的DNA或RNA進行雜交,通過檢測各個探針分子的雜交信號強度獲取樣品分子的序列信息和數量。因芯片上含有大量基因探針,可以迅速獲取結核菌株對常用多種抗癆藥物的藥敏結果[7]。因此結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測技術用于結核性疾病的診斷及藥物耐受度的檢測中具有重要的價值[8]。

研究結果顯示,結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測組的準確率高于ELISA檢測組,從而為結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測的臨床應用提供了支持。研究采取了文獻循證﹑病例篩選﹑隨機分組﹑統計學分析等措施,確保了研究的科學性和數據的準確性,因此研究數據及結論真實有效。

綜上,結核分枝桿菌耐藥基因芯片檢測用于結核性腦膜炎診斷具有準確性高,依從性高,快捷簡便等優勢。

[1] 陳小可,周一平,高秋霞,等. 結核桿菌耐藥基因芯片在結核性胸膜炎中的應用[J]. 臨床肺科雜志,2014,19(7):1282-1285.

[2] 甘靖,葉少林,羅蓉,等. 近10年國內外兒童結核性腦膜炎研究論文的可視化研究[J]. 中國當代兒科雜志,2016,18(5):415-420.

[3] 呂燕華,王海英,莊嚴,等. 結核性與化膿性腦膜炎患者血漿及腦脊液生化指標檢測結果對照研究[J]. 中華醫院感染學雜志,2017,27(7):1483-1486.

[4] 胡曉紅,向啟云,韓宇,等. 基因芯片技術在宜昌地區結核分枝桿菌耐藥情況監測中的應用[J]. 中國病原生物學雜志,2015,28(4):351-354.

[5] 李自超,葛朝明,蔡宏斌,等. 耐藥性結核性腦膜炎研究進展[J].現代生物醫學進展,2016,16(31):6192-6196,6161.

[6] 吳國蘭,陳曉紅,翁麗珍,等. 基因芯片技術在鑒定分枝桿菌屬及早期診斷耐藥結核中的價值分析[J]. 中國醫刊,2016,66(5):44-47.

[7] 李曉非,梁桂亮,普冬,等. 基因芯片技術在分枝桿菌菌種鑒定和結核耐藥性檢測中的應用及評價[J]. 中國實驗診斷學,2015,(2):204-207.

[8] 黃海濱,張海晴,劉成永,等. 基因芯片技術檢測結核分枝桿菌對利福平和異煙肼耐藥水平和katG、inhA、oxyR-ahpC以及rpoB基因突變位置的關聯性分析[J]. 北京醫學,2016,52(11):1247-1249.

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