Drug Resistance of Different Mycobacterium tuberculosis Genotypes in the Omsk Oblast, Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A total of 397 Mycobacterium tuberculosis strains isolated from newly diagnosed patients with pulmonary tuberculosis in the Omsk region in 2019‒2020 were genotyped. The prevalence of strains of the Beijing genotype (70.8%) was established, in particular of two clusters of the modern sublineage — Central Asian/Russian (46.1%) and B0/W148 (19.1%). Strains of the ancient sublineage of the Beijing genotype were represented by clusters 1071-32 and 14717-15, totaling 4.8%. Compared with other genotypes, B0/W148 cluster and the ancient Beijing sublineage were associated with multidrug resistance (MDR): 93.4% and 94.7%, respectively (P < 0.0001). Among representatives of other genetic families (LAM, Ural, T, Haarlem), drug-sensitive strains predominated (75.0%). The circulation of MDR Beijing strains requires molecular epidemiological surveillance in view of their possible wider spread.

Full Text

Сибирский федеральный округ Российской Федерации характеризуется самым высоким уровнем заболеваемости населения туберкулезом (ТБ). В частности, в Омской области показатель общей заболеваемости туберкулезом в 2020 году составил 52.0 (32.4 в РФ) на 100 тыс. населения. Вырос уровень первичного туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью возбудителя (МЛУ-ТБ) — с 19.2% в 2012 г. до 35.4% в 2020 г. (Kostyukova et al., 2023). Одной из причин роста МЛУ-ТБ является эпидемическое распространение на большинстве территорий России штаммов Mycobacterium tuberculosis генетического семейства Beijing, отличающихся ассоциацией с лекарственной устойчивостью в сравнении со штаммами других генотипов (Pasechnik et al., 2018; Zhdanova et al., 2022; Vyazovaya et al., 2023). Первые результаты молекулярно-эпидемиологических исследований в Омской области выявили преобладание штаммов Beijing (Pasechnik et al., 2018).

Целью работы была генетическая характеристика штаммов M. tuberculosis, выделенных от больных туберкулезом в Западной Сибири в 2019‒2020 годах.

Было изучено 397 штаммов M. tuberculosis, выделенных в 2019‒2020 гг. от впервые выявленных больных туберкулезом легких, проживающих в Омске и Омской области. Культивирование M. tuberculosis и определение лекарственной чувствительности (ЛЧ) изолятов к основным противотуберкулезным препаратам (ПТП) проводили методом абсолютных концентраций и методом пропорций в автоматизированной системе BACTEC MGIT 960 в соответствии с инструкциями производителя. При наличии устойчивости к одному из ПТП штаммы M. tuberculosis считали монорезистентными, к двум препаратам — полирезистентными, одновременно устойчивые к рифампицину и изониазиду — с множественной лекарственной устойчивостью (МЛУ), МЛУ и дополнительно устойчивые к фторхинолонам (левофлоксацину и моксифлоксацину) — пре-широкой лекарственной устойчивостью (пре-ШЛУ) (Roelens et al., 2021). Образцы ДНК выделяли из чистых культур M. tuberculosis по протоколу van Embden et al. (1993). Принадлежность штаммов M. tuberculosis к генетическому семейству (генотипу) Beijing и его субтипам B0/W148 и Central-Asian/Russian проводили, как описано ранее (Vyazovaya et al., 2023). Дифференциацию генотипа Beijing на современную, древнюю сублинии и кластеры 1071-32 и 14717-15 осуществляли ранее опубликованными методами (Mokrousov et al., 2021, 2023). Установление принадлежности штаммов non-Beijing к определенному сполиготипу, генетическому семейству проводили методом сполиготипирования (Kamerbeek et al., 1997) и согласно международной базе данных SITVIT2 (http://www.pasteur-guadeloupe.fr:8081/SITVIT_ONLINE/). Статистическую обработку данных проводили с использованием ресурса http://www.medcalc.org/calc/odds_ratio.php.

В структуре популяции M. tuberculosis Омской области в 2019‒2020 гг. преобладали штаммы генетического семейства Beijing 70.8% (281/397) и были преимущественно представлены двумя кластерами современной сублинии — B0/W148 (19.1%; 76/397) и Central Asian/Russian (46.1%; 183) (табл. 1).

 

Таблица 1. Генотипы и лекарственная устойчивость штаммов M. tuberculosis

Лекарственная чувствительность штаммов

Современная сублиния Beijing

Древняя сублиния Beijing

non-Beijing

B0/W148

Central Asian Russian

Beijing, другие

1071-32

14717-15

Чувствительные

 

89

1

  

87

Моно/полирезистентные

5

27

1

1

 

15

МЛУ

41

49

1

14

3

11

Пре-ШЛУ

30

18

 

1

 

3

Всего

76

183

3

16

3

116

 

Полученные результаты свидетельствуют о росте доли генотипа Beijing и его кластера B0/W148 в популяции возбудителя туберкулеза, поскольку, согласно ранее опубликованным в 2015‒2016 гг. данным, эти значения составляли 62.3% (129/209) (P = 0.024) и 13.4% (28/209) (P = 0.076), соответственно (Pasechnik et al., 2018).

Выявлено 19 (4.8%) штаммов древней сублинии Beijing M. tuberculosis. При этом 16 из 19 штаммов относились к кластеру 1071–32 древней сублинии Beijing. Сполиготипирование 19 штаммов древней сублинии Beijing выявило два сполигопрофиля — SIT1 и SIT269, согласно SITVIT_WEB. К сполиготипу SIT1 был отнесены 16 штаммов кластера 1071-32, а к SIT269 — три штамма кластера 14717-15 древней ветви Beijing. Это соответствует результатам предыдущего исследования (Mokrousov et al., 2019) и подтверждает эндемичность штаммов 1071-32 в Омской области.

Сопоставление генотипа и фенотипической устойчивости к основным противотуберкулезным препаратам штаммов M. tuberculosis показало, что все штаммы кластеров B0/W148 и древней сублинии обладали лекарственной устойчивостью (к изониазиду и/или стрептомицину), а подавляющее большинство (93.4 и 94.7%, соответственно) из них были МЛУ/пре-ШЛУ. Доли МЛУ и пре-ШЛУ штаммов основных кластеров современной сублинии Beijing существенно различались и составили для B0/W148–53.9 и 39.5%, для Central Asian/Russian — 26.8 и 9.8%, cоответственно (P < 0.0001) (табл. 1).

Штаммы M. tuberculosis non-Beijing других генетических семейств (LAM, Ural, T, Haarlem) составили 29.2% и были представлены преимущественно (75.0%) лекарственно-чувствительными штаммами, 13% обладали МЛУ. При этом 7 из 14 МЛУ-штаммов non-Beijing имели сполигопрофиль SIT262 и относились к генетическому семейству Ural.

Молекулярно-генетическое исследование популяции M. tuberculosis в Омской области выявило нарастание распространения среди ранее не проходивших лечения больных туберкулезом штаммов современной сублинии генотипа Beijing, в частности, кластера B0/W148 — значимо ассоциированного с множественной лекарственной устойчивостью.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта РНФ № 19-14-00013.

СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ

Настоящая статья не содержит результатов исследований с использованием животных в качестве объектов.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

About the authors

A. A. Vyazovaya

St. Petersburg Pasteur Institute

Author for correspondence.
Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, St. Petersburg, 197101

I. V. Kostyukova

Clinical Anti-tuberculosis Dispensary

Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, Omsk, 644058

A. A. Gerasimova

St. Petersburg Pasteur Institute

Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, St. Petersburg, 197101

D. R. Terentieva

St. Petersburg Pasteur Institute

Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, St. Petersburg, 197101

O. A. Pasechnik

Omsk State Medical University

Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, Omsk, 644099

I. V. Mokrousov

St. Petersburg Pasteur Institute

Email: elmtree2001@mail.ru
Russian Federation, St. Petersburg, 197101

References

  1. Kostyukova I., Pasechnik O., Mokrousov I. Epidemiology and drug resistance patterns of Mycobacterium tuberculosis in High-Burden Area in Western Siberia, Russia // Microorganisms. 2023. V. 11. Art. 425. https://doi.org/10.3390/microorganisms11020425
  2. Mokrousov I., Vyazovaya A., Pasechnik O., Gerasimova A., Dymova M., Chernyaeva E., Tatarintseva M., Stasenko V. Early ancient sublineages of Mycobacterium tuberculosis Beijing genotype: unexpected clues from phylogenomics of the pathogen and human history // Clin. Microbiol. Infect. 2019. V. 25. Art. 1039.e1–1039.e6. https://doi.org/10.1016/j.cmi.2018.11.024
  3. Mokrousov I., Vyazovaya A., Shitikov E., Badleeva M., Belopolskaya O., Bespiatykh D., Gerasimova A., Ioannidis P., Jiao W., Khromova P., Masharsky A., Naizabayeva D., Papaventsis D., Pasechnik O., Perdigão J., Rastogi N., Shen A., Sinkov V., Skiba Y., Solovieva N., Tafaj S., Valcheva V., Kostyukova I., Zhdanova S., Zhuravlev V., Ogarkov O. Insight into pathogenomics and phylogeography of hypervirulent and highly-lethal Mycobacterium tuberculosis strain cluster // BMC Infect. Dis. 2023. V. 23. Art. 426.
  4. https://doi.org/10.1186/s12879-023-08413-7
  5. Mokrousov I., Vyazovaya A., Sinkov V., Gerasimova A., Ioannidis P., Jiao W., Khromova P., Papaventsis D., Pasechnik O., Perdigão J., Rastogi N., Shen A., Skiba Y., Solovieva N., Suffys P., Tafaj S., Umpeleva T., Vakhrusheva D., Yarusova I., Zhdanova S., Zhuravlev V., Ogarkov O. Practical approach to detection and surveillance of emerging highly resistant Mycobacterium tuberculosis Beijing 1071-32-cluster // Sci. Rep. 2021. V. 11. Art. 21392. https://doi.org/10.1038/s41598-021-00890-7
  6. Pasechnik O., Vyazovaya A., Vitriv S., Tatarintseva M., Blokh A., Stasenko V., Mokrousov I. Major genotype families and epidemic clones of Mycobacterium tuberculosis in Omsk region, Western Siberia, Russia, marked by a high burden of tuberculosis-HIVcoinfection // Tuberculosis (Edinb). 2018. V. 108. P. 163‒168. https://doi.org/10.1016/j.tube.2017.12.003
  7. Roelens M., Battista Migliori G., Rozanova L., Estill J., Campbell J.R., Cegielski J.P., Tiberi S., Palmero D., Fox G.J., Guglielmetti L., Sotgiu G., Brust J.C.M., Bang D., Lienhardt C., Lange C., Menzies D., Keiser O., Raviglione M. Evidence-based definition for extensively drug-resistant tuberculosis // Am.J. Respir. Crit. Care Med. 2021. V. 204. P. 713‒722.
  8. https://doi.org/10.1164/rccm.202009-3527OC
  9. van Embden J., Cave M., Crawford J., Dale J.W., Eisenach K.D., Gicquel B., Hermans P., Martin C., McAdam R., Shinnick T.M. Strain identification on Mycobacterium tuberculosis by DNA fingerprinting: recommendations for a standardized methodology // J. Clin. Microbiol. 1993. V. 31. P. 406‒409.
  10. Vyazovaya A., Gerasimova A., Mudarisova R., Terentieva D., Solovieva N., Zhuravlev V., Mokrousov I. Genetic diversity and primary drug resistance of Mycobacterium tuberculosis Beijing genotype strains in Northwestern Russia // Microorganisms. 2023. V. 11. Art. 255. https://doi.org/10.3390/microorganisms11020255
  11. Zhdanova S., Mokrousov I., Orlova E., Sinkov V., Ogarkov O. Transborder molecular analysis of drug-resistant tuberculosis in Mongolia and Eastern Siberia, Russia // Transbound. Emerg. Dis. 2022. V. 69. Art. e1800-e1814. https://doi.org/10.1111/tbed.14515

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».