是否有可能识别出革兰氏阴性病原体中具有抗性表型的基因型？

《Current Opinion in Infectious Diseases》：Is it possible to identify genotypes underlying resistant phenotypes in Gram-negative pathogens?

革兰氏阴性菌抗生素耐药性机制研究中，传统表型检测（AST）虽与疗效强相关，但无法揭示分子机制；基因型方法（PCR、测序）虽能检测已知基因，但受表达调控、协同机制及检测盲区限制；全基因组测序可全面分析耐药基因及质粒，但需结合AI预测模型和标准化数据库以提升临床实用性。整合表型与基因型数据是未来诊断方向。

　　

摘要 通俗语言总结

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综述目的

本综述探讨了革兰氏阴性病原体中基因型与耐药表型之间的关系。我们分析了传统表型方法在预测耐药遗传机制方面的有效性、基因型方法的可靠性，以及综合策略如何提高诊断准确性和临床应用价值。

最新研究进展

传统的药敏测试（AST）仍是临床参考标准，因为它与治疗结果相关，但往往无法确定耐药性的分子基础。PCR、微阵列和靶向测序等分子方法能够快速检测已知耐药基因，但无法可靠地预测其表达或功能。全基因组测序提供了最全面的视图，能够识别已知和新的耐药决定因子以及移动遗传元件。然而，基因型与表型之间的不一致性仍然存在，这可能是由于调控突变、可诱导表达或协同机制所致。包括实时测序、宏基因组学和基于机器学习的预测模型在内的新兴技术正在提升我们从基因组数据推断表型的能力。不过，这些方法仍面临标准化、验证和整合到临床工作流程中的挑战。

总结

将革兰氏阴性病原体的基因型与耐药表型联系起来仍然具有复杂性。虽然表型药敏测试能确保治疗的可靠性，但基因型方法为耐药机制和流行病学提供了前所未有的见解。两者之间的差异凸显了需要结合功能性和基因组学视角的综合诊断平台的必要性。基于人工智能的预测模型和精心整理的耐药数据库有望提高诊断准确性，但广泛采用这些技术需要大量高质量的数据集、临床验证和统一的解释框架。最终，整合表型和基因型数据是提供基于机制的、具有临床可行性的抗菌耐药性管理诊断方法的最有效策略。

通俗语言总结本综述研究了传统检测方法和基因检测方法在识别革兰氏阴性细菌耐药性方面的效果。传统的表型测试对于指导治疗是可靠的，但常常无法发现耐药的遗传原因。PCR和测序等基因检测方法可以快速发现已知的耐药基因，但难以预测其活性。全基因组测序提供了详细的基因信息，但由于基因间复杂的相互作用仍面临挑战。包括实时测序和人工智能模型在内的新技术正在改进预测能力，但仍需标准化和验证。结合表型和基因型数据可以提高诊断效率，从而更有效地管理抗生素耐药性。

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