Coherent fluctuation nephelometry in clinical microbiology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this article data concerning coherent fluctuation nephelometry (CFN) use in clinical microbiology is presented. CFN-analyzer allows to solve two important problems – fast urine screening for bacteriuria within 2-4 hours and antibiotic susceptibility testing within 3-6 hours. Altogether more than 650 urine samples were tested, and the effectivity of CFN-analyzer for preliminary selection of samples for further analysis was shown. Method allows to detect negative samples, reducing the number of urine analyses by 70-80%. Simultaneous analysis of growth curves and concentration of microorganisms shows high sensitivity and specificity (95.2% и 96.9%). Also more than 250 antibiotic susceptibility tests were performed using CFN-analyzer to show its effectiveness for determination of resistant properties of both pure cultures and urine microflora without isolation of bacteria. The agreement with traditional methods was from 84% to 88%. The use of CFN-analyzer with express methods of identification of microorganisms (chromogenic nutrient broths or mass-spectrometry) allows to make full urine analysis within 1-2 days. In the future CFN-analyzer gives an opportunity to screen different human biological liquids, and finds an application for other microbiological tasks, including standardization and speeding-up in sanitary bacteriology.

About the authors

A. S. Gur’ev

Moscow Regional Research and Clinical Institute (MONIKI);
Medtechnopark Ltd.

Author for correspondence.
Email: coherneph@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8823-7819

PhD, Senior Researcher, Research Laboratory, M.F. Vladimirsky Moscow Regional Clinical and Research Institute (MONIKI); Researcher, Medtechnopark Ltd.

Contacts: Alexander S. Gur’ev 129110, Russian Federation, Moscow, Shchepkina str., 61/2, M.F. Vladimirsky Moscow Regional Research and Clinical Institute (MONIKI). Phone: +7 (906) 062-06-73.

Russian Federation

O. Yu. Shalatova

Pasteur Institute of Epidemiology and Microbiology

Email: ont_olga@mail.ru
Junior Researcher, Laboratory of Biopreparations, Innovative Technologies Departmen ussian Federation; Researcher Russian Federation

E. V. Rusanova

Moscow Regional Research and Clinical Institute (MONIKI)

Email: rusanova.microbiolog@yandex.ru
MD, PhD, Lead Researcher, Research Laboratory, M.F. Vladimirsky MONIKI; Chief Supernumerary Specialist in Bacteriology, Department of Healthcare of the Moscow Region Russian Federation

I. V. Vasilenko

Moscow Regional Research and Clinical Institute (MONIKI)

Email: vasilenko0604@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6374-9786
PhD, MD (Medicine), Professor, Head of the Research Laboratory ussian Federation; Researcher Russian Federation

A. Yu. Volkov

Medtechnopark Ltd.

Email: md.volkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5110-553X
PhD (Physics and Mathematics), Director of Medtechnopark LTD Russian Federation

References

  1. Баранов А.А., Маянский А.Н., Чеботарь И.В., Маянский Н.А. Новая эпоха в медицинской микробиологии // Вестник Российской Академии наук. 2015. Т. 85, № 6. С. 907–909. doi: 10.1134/S1019331615060015
  2. Гурьев А.С., Волков А.Ю., Долгушин И.И., Поспелова А.В., Растопов С.Ф., Савочкина А.Ю., Сергиенко В.И. Когерентная флуктуационная нефелометрия — быстрый метод скрининга мочи на микробную обсемененность // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2015. Т. 159, № 1. С. 120–123. doi: 10.1007/s10517-015-2902-0
  3. Гурьев А.С., Кузнецова О.Ю., Пясецкая М.Ф., Смирнова И.А., Беляева Н.А., Вербов В.Н., Волков А.Ю. Быстрый скрининг мочи на бактериурию у детей с использованием микробиологического анализатора, совмещающего в себе методы фотометрии и когерентной флуктуационной нефелометрии // Инфекция и иммунитет. 2016. Т. 6, № 4. С. 395–398. doi: 10.15789/2220-7619-2016-4-395-398
  4. Растопов С.Ф. Когерентная флуктуационная нефелометрия: высокочувствительный метод детектирования частиц в жидкости // Приборы и техника эксперимента. 2011. Т. 54, № 6. С. 95–99. doi: 10.1134/S0020441211060194
  5. Станкевич Л.И., Герасимова. Е.С., Загорельский В.В. Скрининг бактериурии с помощью автоматизированной проточной цитометрии на анализаторе UF1000i Sysmex как инструмент для отбора образцов мочи на посев // Поликлиника. 2014. Т. 4, № 1. С. 13–16.
  6. Davenport M., Mach K.E., Shortliffe L.M.D., Banaei N., Wang T.H., Liao J.C. New and developing diagnostic technologies for urinary tract infections. Nat. Rev. Urol., 2017, vol. 14, no. 5, pp. 296–310. doi: 10.1038/nrurol.2017.20
  7. Gur’ev A.S., Kuznetsova O.Yu., Kraeva L.A., Rastopov S.F., Verbov V.N., Vasilenko I.A., Rusanova E.V., Volkov A.Yu. Development of microbiological analyzer based on coherent fluctuation nephelometry. In: Advances in artificial systems for medicine and education. Eds. Hu Z., Petoukhov S., He M. Springer, 2018, vol. 658, pp. 198–206. doi: 10.1007/978-3-319-67349-3_18
  8. Gur’ev A.S., Yudina I.E., Lazareva A.V., Volkov A.Yu. Coherent fluctuation nephelometry as a promising method for diagnosis of bacteriuria. Pract. Lab. Med., 2018, vol. 12: e00106. doi: 10.1016/j.plabm.2018.e00106
  9. Maia M.R., Marques S., Cabrita A.R., Wallace R.J., Thompson G., Fonseca A.J., Oliveira H.M. Simple and versatile turbidimetric monitoring of bacterial growth in liquid cultures using a customized 3D printed culture tube holder and a miniaturized spectrophotometer: application to facultative and strictly anaerobic bacteria. Front. Microbiol., 2016, no. 7, pp. 1381. doi: 10.3389/fmicb.2016.01381
  10. U.S. EPA. Detection of biological suspensions using online detectors in a drinking water distribution system simulator. U.S. Environmental Protection Agency, 2010, EPA/600/R-10/005
  11. Zapata A., Ramirez-Arcos S. A comparative study of McFarland turbidity standards and the Densimat photometer to determine bacterial cell density. Curr. Microbiol., 2015, vol. 70, no. 6, pp. 907–909. doi: 10.1007/s00284-015-0801

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2019 Gur’ev A.S., Shalatova O.Y., Rusanova E.V., Vasilenko I.V., Volkov A.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».