Год в клинической микробиологии (обзор сессии ESCMID Global 2026)

Обзор сессии ESCMID Global 2026 «Год в клинической микробиологии» (SY106 – Year in clinical microbiology).

Доклад 1: Новые бескультуральные методы диагностики и применение искусственного интеллекта (ИИ) в клинической микробиологии.

ФИО спикера и контекст выступления: Доктор Белен Родригес Санчес (Belén Rodríguez Sánchez) — клинический микробиолог из Университетской больницы Грегорио Мараньон (Hospital General Universitario Gregorio Marañón), Мадрид, Испания. Ее доклад посвящен революционным бескультуральным методам быстрой диагностики и определению чувствительности к антибиотикам (AST), а также интеграции алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в рутинную микробиологическую практику.

Актуальность: Переход к бескультуральной диагностике.

Стандартный микробиологический рабочий процесс требует времени: около 18 часов на инкубацию посева и еще 18 часов на получение результатов (считывание). В условиях растущей антимикробной резистентности критически важно сократить время до назначения целенаправленной антибиотикотерапии. Доктор Санчес представила три новейшие технологии, которые позволяют проводить идентификацию и оценку чувствительности за считанные минуты.

Технология 1: Наноплазмонная калориметрия в микрофлюидике (Colorfast).

Этот метод предназначен для работы напрямую с образцами мочи. Платформа представляет собой автоматизированный модульный аппарат (point-of-care), выполняющий параллельную идентификацию и фенотипическое профилирование антибиотикочувствительности (AST).

• Механизм: Используются плазмонные наночастицы — металлические наноструктуры, которые многократно усиливают оптический сигнал. Реакция базируется на изменении цвета специального красителя в результате окислительно-восстановительных процессов: синий цвет (бактерий нет или они погибли от антибиотика) меняется на зеленый (бактерии метаболически активны и выжили).
• Идентификация: Проводится с помощью оптимизированной изотермической амплификации (LAMP). В отличие от классической LAMP, занимающей несколько часов, здесь реакция завершается всего за 10-12 минут. Панель охватывает 99% наиболее частых уропатогенов.
• Определение МПК (MIC): Машинное обучение анализирует изменение цвета от синего к зеленому в лунках с разными концентрациями антибиотика, точно определяя минимальную подавляющую концентрацию.
• Результаты валидации: Метод был протестирован на 54 клинических образцах мочи.
  • Общее время исследования: 36 минут (от образца до результата).
  • Точность идентификации: 100%.
  • Категориальное совпадение (Categorical agreement) AST: 91%.
  • Существенное совпадение (Essential agreement): 86%.

Технология 2: Нанодвижение (Nanomotion) для посевов крови.

Данный метод оценивает мельчайшие вибрации (колебания), создаваемые метаболически активными клетками, и применяется для ускорения AST из уже положительных флаконов с культурой крови.

• Механизм: Бактерии прикрепляются к микроскопическому кантилеверу. Если бактерии живы, датчик регистрирует высокие колебания. Если бактерии погибают под воздействием эффективного антибиотика, колебания затухают (возвращаются к базовому термическому фону).
• Дизайн исследования: Клиническая валидация проводилась в Университетской больнице Лозанны на 268 образцах положительных гемокультур от 235 пациентов (оценивались изоляты K. pneumoniae и E. coli).
• Результаты AST:
  • Для K. pneumoniae (при тестировании с цефтриаксоном) категориальное совпадение составило 100%.
  • Для E. coli — 99%. Однако при тестировании E. coli с ципрофлоксацином точность несколько снижалась — до 90-91%.
  • Главный клинический вывод: Использование платформы Nanomotion позволяет сэкономить до 10 часов на этапе определения антибиотикочувствительности после сигнала о положительной гемокультуре.

Технология 3: Рамановская микроспектроскопия на уровне одиночных клеток.

Трансформационный полностью бескультуральный метод, обеспечивающий анализ вибрационных частот клеточных биомолекул (Raman fingerprint).

• Особенности системы: Ключевым компонентом является встроенный автообогатитель. С помощью микрофлюидики и электродов система концентрирует патогены из биологической жидкости с исходной нагрузкой менее 2 КОЕ (колониеобразующих единиц) до уровня 10^5, захватывая их в специальную ловушку для сканирования.
• База данных: Анализ проводился с использованием ИИ и глубокого обучения на базе более 100 000 спектров для 36 видов патогенов.
• Результаты валидации: Проанализировано 305 образцов пациентов (кровь, моча, желчь, спинномозговая жидкость).
  • Общее время анализа: 12 минут для отрицательного образца и 20 минут для положительного.
  • Идентификация грибов: точность 100%.
  • Идентификация монобактериальной инфекции: точность 78% (из-за высокой бактериальной нагрузки).
  • Специфическая точность: 100% для выявления Enterococcus faecium, E. coli и видов Candida.

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в рутинной практике.

Доктор Санчес представила результаты использования ИИ для решения практических лабораторных задач:

1. Carba-Detector (Машинное обучение для диско-диффузионного метода):

• Интерпретация результатов диско-диффузионного метода на предмет выработки карбапенемаз у Enterobacterales часто требует дорогостоящих подтверждающих тестов.
• ИИ-модель (алгоритм Random Forest) проанализировала диаметры зон подавления роста для разных дисков на базе 385 изолятов.
• Результат: Чувствительность выявления карбапенемаз выросла до 96%, а специфичность — до 85%. Для врачей запущен удобный онлайн-инструмент.

2. Глубокое обучение в визуализации (SIM-микроскопия):

• ИИ обучали на микроскопических снимках E.coli и Mycobacterium с использованием флуоресцентных красителей (оценка целостности клеточной стенки, мембраны и нуклеоида). Модель достигла точности в 79% и специфичности в 77% в классификации патогенов.

3. Интеграция ИИ и MALDI-TOF масс-спектрометрии:

• Исследователи использовали машинное обучение для предсказания резистентности S.aureus, E.coli и K.pneumoniae напрямую по спектрам MALDI-TOF (без дополнительного AST).
• Выявлены специфические белковые биомаркеры (например, металло-бета-лактамазы), напрямую коррелирующие с резистентным фенотипом. Отмечена крайне высокая корреляция предсказания ИИ для пары E. coli — цефотаксим.

Прямая цитата спикера: «Новые бескультуральные методы на подходе. Они доказали свою скорость и точность… Интеграция ИИ и бескультуральных методов позволит создать действительно великолепные диагностические тесты и поможет в персонализированном и оптимальном управлении инфекциями».

 Доклад 2: Глобальные тренды антимикробной резистентности (AMR), стратегии управления микробиомом и клиническая метагеномика.

ФИО спикера и контекст выступления: Профессор Сурбхи Малхотра-Кумар (Surbhi Malhotra-Kumar) — исследователь из Университета Антверпена (Бельгия). Ее доклад посвящен фундаментальным изменениям в глобальной парадигме клинической микробиологии в 2025–2026 годах: переходу от реактивного подхода (попыток просто убить патоген) к предиктивным стратегиям и «управлению микробиомом».

Прямая цитата спикера: «В 2026 году мы больше не пытаемся просто убивать бактерии быстрее, чем они эволюционируют. Мы перехитряем их геномы, чтобы сохранить наши антибиотики».

Глобальная эпидемиология AMR: Анализ ключевых отчетов.

Спикер подробно разобрала три фундаментальных глобальных отчета, опубликованных в конце 2025 — начале 2026 года.

1. Обновленный список приоритетных патогенов ВОЗ (WHO Bacterial Priority Pathogens List, 2024/2025): Впервые с 2017 года ВОЗ обновила свой список, базируясь на 8 строго взвешенных метриках.

Категория патогена	Главные изменения в списке ВОЗ	Клиническое обоснование
Критический приоритет (Critical)	Добавлен: Mycobacterium tuberculosis (MTB), устойчивый к рифампицину.	Ранее МБТ имел отдельные программы финансирования, но теперь официально признан частью кризиса AMR.
Критический приоритет (Critical)	Добавлены: E. coli и K. pneumoniae, устойчивые к цефалоспоринам 3-го поколения.	На эти виды сейчас приходится до 50% всех инфекций кровотока в мире.
Высокий приоритет (High)	Понижен статус: Pseudomonas aeruginosa (переведен из критического в высокий).	Снижение трансмиссивности и общего числа инфекций по сравнению с другими грамотрицательными возбудителями.
Сохраненный Критический статус	Устойчивые к фторхинолонам Salmonella, Shigella и N.gonorrhoeae; карбапенем-резистентный Acinetobacter baumannii.	Колоссальный уровень МЛУ-штаммов внебольничного и внутрибольничного происхождения.

2. Отчет GLASS (Global Antimicrobial Resistance and Use Surveillance System): Собраны данные из 104 стран по 23 миллионам бактериологически подтвержденных случаев.

• Главная статистика: Каждая шестая (1 из 6) лабораторно подтвержденная бактериальная инфекция в мире в 2023 году была резистентна к стандартным антибиотикам.
• Динамика: За период с 2018 по 2023 год резистентность выросла на 40% (среднегодовой прирост 5–15%).
• Концепция “Синдемии” (Syndemic): Термин, объединяющий синергию и эндемию. Состояние, при котором резистентность достигает максимума в странах с самой слабой инфраструктурой здравоохранения.
  • Юго-Восточная Азия и Восточное Средиземноморье: 1 из 3 инфекций резистентна.
  • Африка: 1 из 5 (в некоторых регионах >70%).
  • Америка: 1 из 7 (отличительная черта региона — преобладание MRSA в кровотоке, а не грамотрицательной флоры).
• Прогноз: Без скоординированных действий смертность от лекарственно-устойчивых инфекций вырастет на 70% к 2050 году.

3. Педиатрический кризис AMR (Отчет AMR Benchmark и данные UN Harell): Спикер отметила одобрение FDA в декабре 2025 года первых за десятилетия новых пероральных антибиотиков от гонореи (золифлодацин и гепотидацин), но подчеркнула катастрофический разрыв в детских препаратах:

• Только 10% всех новых антибиотиков, появившихся с 2000 года, имеют педиатрическую маркировку.
• В 2022 году более 3 миллионов детей умерли от инфекций, связанных с AMR (>752 000 в Юго-Восточной Азии и >659 000 в Африке).
• Применение антибиотиков группы “Watch” (Наблюдение) за 2019–2021 гг. выросло на 160% в Юго-Восточной Азии, а группы “Reserve” (Резерв) — на 125% в Африке, что напрямую связано с детской смертностью.

Стратегии управления микробиомом.

Поскольку недоношенные новорожденные наиболее уязвимы, наука смещается в сторону отказа от “слепого убийства” бактерий в пользу:

1. Постбиотиков: Использование неживых микробов или их метаболитов для прямой иммуномодуляции без риска развития сепсиса.
2. Стерильная ТФМ: Инновационный подход — трансплантация исключительно вирома (бактериофагов) для стимуляции созревания кишечника у недоношенных (сейчас идет пилотная фаза безопасности на 20 пациентах).

Фаговое управление и CRISPR-фаги.

• Механизм эволюционного компромисса: Если бактерия эволюционирует, чтобы стать устойчивой к бактериофагу, она вынуждена изменить свои поверхностные рецепторы (например, эффлюксные помпы). Это делает ее либо менее вирулентной, либо вновь чувствительной к классическим антибиотикам (явление коллатеральной чувствительности).
• Клиническое РКИ (Nature Medicine, 2025): Применение персонализированной ингаляционной фаговой терапии для лечения МЛУ-Pseudomonas у пациентов с муковисцидозом (9 пациентов). Через 5–18 дней бактериальная нагрузка в мокроте снижалась на 10^2 КОЕ, наблюдалось увеличение ОФВ1 (FEV) и достоверное снижение вирулентности (снижение уровня пиоцианина).
• CRISPR-модифицированные фаги: Разрабатываются фаги, которые не убивают бактерию, а используют CRISPR для “вырезания” (генного редактирования) гена антимикробной резистентности (ARG) внутри бактерии, возвращая ей чувствительность к пенициллинам.

Другие важные открытия года (вакцины и колистин).

• Отмена вакцины ExPEC9: В 2025 году разработка 9-валентной вакцины против инвазивной E.coli была остановлена. Несмотря на безопасность, она не достигла целей защиты. Гипотеза: потенциальное притупление иммунного ответа при одновременном введении с вакциной от гриппа.
• Мутагенность колистина: Исследование показало, что колистин действует как мощный мембранный стрессор, который провоцирует геномную транспозицию в K.pneumoniae, фактически выступая в роли мутагена, ускоряющего эволюцию.

Клиническая метагеномика (mNGS) и предсказательная диагностика.

Профессор Малхотра-Кумар представила “4-часовую революцию”:

• Разработан оптимизированный протокол прямого метагеномного тестирования с применением машинного обучения, способный за 4 часа определить как патоген, так и его маркеры резистентности.
• Прогнозирование сепсиса по mcfDNA (микробной внеклеточной ДНК): В когорте пациентов высокого риска (лейкемия) анализ свободно циркулирующей бактериальной ДНК в плазме позволял предсказать развитие инфекции кровотока за 3 дня до клинической манифестации с чувствительностью 53,8%. В момент забора обычной гемокультуры чувствительность этого метода достигала 81,3% (что выше, чем у самого посева крови). Это первый валидированный скрининговый тест для превентивного назначения антибиотиков иммунокомпрометированным пациентам.