Новый метод экспресс-детекции антибиотикорезистентности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе использовался режим осцилляции атомно-силового микроскопа (АСМ) для создания системы высокочувствительной детекции антибиотикорезистентности в режиме реального времени. Такой режим позволяет оценить чувствительность или резистентность грамотрицательных (Escherichia coli) и грамположительных (Staphylococcus aureus) бактерий к антибиотику за 15–30 мин. В основе аналитического сигнала (изменения амплитудно-частотных характеристик кантилевера) лежит метаболическая активность бактерий. Бактерии, высаженные на кантилевер, вызывали его колебания с высокой амплитудой. В случае если бактерии чувствительны к антибиотику, амплитуда статистически значимо падала в течение 15–30 мин, если бактерии резистентны, то амплитуда либо не изменялась, либо увеличивалась. Полученные результаты сопоставимы с диско-диффузионным методом.

Об авторах

С. Н. Плескова

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского,
Министерство науки и высшего образования; Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Министерство науки и высшего образования

Автор, ответственный за переписку.
Email: pleskova@mail.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород; Россия, 603115, Нижний Новгород

Е. В. Лазаренко

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского,
Министерство науки и высшего образования; Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Министерство науки и высшего образования

Email: pleskova@mail.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород; Россия, 603115, Нижний Новгород

И. С. Судакова

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Министерство науки и высшего образования

Email: pleskova@mail.ru
Россия, 603115, Нижний Новгород

Р. Н Крюков

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского,
Министерство науки и высшего образования

Email: pleskova@mail.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород

Н. А. Безруков

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского,
Министерство науки и высшего образования; Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Министерство науки и высшего образования

Email: pleskova@mail.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород; Россия, 603115, Нижний Новгород

Список литературы

  1. Crofts T.S., Gasparrini A.J., Dantas G. // Nat. Rev. Microbiol. 2017. V. 15. P. 422–434.
  2. Davies J., Davies D. // Microbiol. Mol. 2010. V. 74. № 3. P. 417–433.
  3. Liu B., Pop M. // Nucleic Acids Res. 2009. V. 37. № 1. P. 443–447.
  4. Nathwani D., Varghese D., Stephens J., Ansari W., Martin S., Charbonneau C. // Antimicrob. Resist. Infect. Control. 2019. V. 8. № 35. https://doi.org/10.1186/s13756-019-0471-0
  5. CLSI, Performance Standards for Antimicrobial Disk Susceptibility Tests, Approved Standard / Ed. 7, CLSI document M02-A11. Clinical and Laboratory Standards Institute, 2012.
  6. CLSI, Method for Antifungal Disk Diffusion Susceptibility Testing of Yeasts, Approved Guideline. / Ed. 2, CLSI document M44-A. Clinical and Laboratory Standards Institute, 2004.
  7. Balouiri M., Sadiki M., Ibnsouda S.K. // J. Pharm. Anal. 2016. V. 6. № 2. P. 71–79.
  8. Kasas S., Ruggeri F.S., Benadiba C., Maillard C., Stupar P., Tournu H. et al. // Proc. Natl. Acad. Sci. 2015. V. 112. № 2. P. 378–381.
  9. Venturelli L., Kohler A.C., Stupar P., Villalba M.I., Kalauzi A., Radotic K. et al. // J. Mol. Recognit. 2020. V. 33. № 12. P. 1–14.
  10. Pleskova S.N., Fomichev O.I., Kriukov R.N, Sudakova I.S. // Biophysics. 2021. V. 66. № 6. P. 950–955.
  11. Villalba M.I., Stupar P., Chomicki W., Bertacchi M., Dietler G., Arnal L. et al. // Small. 2018. V. 14. № 4. 1702671. https://doi.org/10.1002/smll.201702671
  12. Kasas S., Malovichko A., Villalba M.I., Vela M.E., Yantorno O., Willaert R.G. // Antibiotics. 2021. V. 10. № 3. 287. https://doi.org/10.3390/antibiotics10030287
  13. Pal S., Sayana A., Joshi A., Juyal D. // J. Family Med. Prim. Care. 2019. V. 8. № 11. P. 3600–3606.
  14. Lee D.S., Lee S.J., Choe H.S. // Biomed. Res. Int. 2018. V. 26. 7656752. https://doi.org/10.1155/2018/7656752
  15. Willaert R.G., Vanden Boer P., Malovichko A., Alioscha-Perez M., Radotic K., Bartolic D. et al. // Sci. Adv. 2020. V. 6. № 26. eaba3139. https://doi.org/10.1126/sciadv.aba3139
  16. Munita J.M., Cesar A. // Microbiol. Spectr. 2016. V. 4. № 2. 1128. https://doi.org/10.1128/microbiolspec.VMBF-0016-2015

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (150KB)
3.

Скачать (227KB)
4.

Скачать (95KB)

© С.Н. Плескова, Е.В. Лазаренко, И.С. Судакова, Р.Н Крюков, Н.А. Безруков, 2023

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».