在全球范围内，令人担忧的是，每五例死亡中就有一例归因于与败血症相关的并发症，其中儿童占死亡人数的41%。检测败血症的紧迫性至关重要，因为在感染未被诊断或治疗不当的情况下，死亡率每小时增加4%。常见的做法是在等待血液培养结果的同时给败血症患者服用抗生素，这可能会导致抗生素耐药性。无效治疗败血症可能是有害的，因为多达30%的患者接受了不正确的治疗，进一步增加了他们的死亡风险。败血症病例及时准确诊断的关键性在于，如果没有正确识别或治疗感染，死亡率每小时上升4%。现在，与传统的血液培养相比，一种新的分析技术可以更快、更准确地检测血液样本中的病原体，而传统的血液培育是感染诊断的标准。
这种新方法被称为数字DNA融化分析，由加州大学圣地亚哥分校（美国加利福尼亚州拉霍亚）的研究人员开发，能够在不到六小时内得出结果。这标志着与培养方法所需的典型的15小时到几天相比有了显著的改善，这取决于所涉及的病原体。该过程利用通用数字高分辨率DNA熔化，包括加热DNA直到分离。在融化过程中，每个DNA序列都显示出独特的特征。通过对这一过程进行成像和分析，机器学习算法可以辨别样本中的DNA类型并识别病原体。与其他新兴的DNA检测技术（如下一代测序）相比，这种方法不仅在速度上超过了血液培养，而且产生假阳性的风险也大大降低。
在一项初步临床研究中，这项研究从17名患者每人一毫升的血液开始。这些样本与婴儿和学步儿童的血液培养样本同时采集。与样本中的病原体DNA相比，研究人员磨练了DNA分离过程和机器学习技术，以最大限度地减少或消除来自人类DNA的干扰。他们改进了一种机器学习算法，以准确区分病原体的融化曲线和背景噪声。该算法将观察到的曲线与已知DNA熔体曲线的数据库相关联。此外，它可以识别不在该数据库中的生物体产生的曲线，这在检测样本中罕见或新出现的病原体时特别有用。
该方法的结果不仅与相同样本的血液培养结果一致，而且没有产生任何假阳性。这与其他基于核酸扩增和下一代DNA测序数据库的测试形成了对比，后者往往会扩增所有存在的DNA，导致假阳性。来自各种来源的污染，如环境、试管、试剂和皮肤，往往会给解释测试结果带来挑战。这种新方法检测病原体的速度比传统的血液培养快7.5小时到大约3天。此外，它提供的不仅仅是二元的积极或消极结果；它量化了样本中病原体存在的程度。未来的计划包括进行更广泛的临床研究，并将该方法推广到成年患者。
加州大学圣地亚哥分校教授Stephanie Fraley表示：“这是第一次在疑似败血症患者的全血上测试这种方法。因此，这项研究更现实地预览了这项技术在实际临床场景中的表现。我们希望让医生能够不基于汇总数据，而是基于精确、准确的个人数据来治疗患者，从而实现真正的个性化医疗。”

来源：
https://www.labmedica.com/microbiology/articles/294800341/new-analysis-method-detects-pathogens-in-blood-faster-and-more-accurately-by-melting-dna.html

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