基于LC-MS/MS代谢组学的碳青霉烯酶产生肠杆菌耐药表型解析与快速诊断新策略

本研究针对碳青霉烯酶产生肠杆菌(CPE)耐药性检测耗时长的临床难题，通过LC-MS/MS代谢组学技术，在无抗生素条件下分析32株肺炎克雷伯菌和大肠杆菌的内外代谢物特征。研究人员采用机器学习算法鉴定出21种具有高预测效能的生物标志物(AUROC≥0.845)，揭示精氨酸代谢、ABC转运蛋白等通路在耐药表型中的关键作用，为开发7小时内快速诊断CPE的靶向检测方法奠定基础。该成果发表于《Metabolomics》，为抗微生物耐药性(AMR)防控提供了新思路。

　　

抗生素耐药性已成为全球公共卫生的重大威胁，其中碳青霉烯类抗生素作为治疗多重耐药菌感染的"最后防线"，其耐药性问题尤为严峻。碳青霉烯酶产生肠杆菌(CPE)通过酶解作用获得耐药性，与传统检测方法需要长达18-24小时的培养时间相比，临床迫切需要开发快速准确的诊断技术。更令人担忧的是，研究表明CPE感染患者的死亡率显著高于其他耐药机制，暗示除酶解作用外，可能还存在其他尚未阐明的生物学机制共同塑造了这一高危表型。

为破解这一难题，英国曼彻斯特大学等机构的研究团队创新性地将代谢组学技术与机器学习相结合，在《Metabolomics》发表了突破性研究成果。研究假设耐药菌株在无抗生素压力下仍会表现出独特的代谢特征，这些"分子指纹"既可揭示耐药机制本质，又能作为快速诊断的生物标志物。通过分析32株临床分离的肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae)和大肠杆菌(Escherichia coli)的内外代谢组，研究成功建立了7小时内鉴别CPE的高效模型。

研究采用全基因组测序(WGS)确认菌株耐药基因背景，结合Kirby-Bauer法和微量肉汤稀释法进行表型验证。核心实验技术包括：1) HILIC/RP-LC-MS/MS非靶向代谢组学分析；2) 基于PLS-DA、kNN和RF算法的多模型机器学习分析；3) 代谢通路富集分析；4) MSI标准分级的代谢物注释。所有临床分离株来自英国国家医疗服务体系(NHS)信托医院及国家菌种保藏中心。

2.1 菌株特征分析

全基因组测序显示18株携带碳青霉烯酶基因，包括KPC(5株)、NDM(6株)和OXA-48-like(5株)亚型，其中2株同时携带bla_NDM-1和bla_OXA-232。药敏试验显示仅含OXA-48-like基因的菌株呈现"敏感性增加暴露"(I)的特殊表型，其美罗培南MIC值(0.25-2 mg L^-1)与纸片扩散结果存在不一致现象，凸显表型检测的复杂性。

2.2 代谢组学特征解析

通过四维色谱质谱联用策略(HILIC/RP×ESI+/ESI-)，研究人员从8,696个正离子模式和9,834个负离子模式特征中筛选出21个关键差异代谢物。其中内代谢组的吡哆胺(pyridoxamine，AUROC=0.855)和生物素(biotin，AUROC=0.846)等6种代谢物表现出卓越的判别效能。外代谢组中精氨酸(argini

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外代谢组中精氨酸(arginine，AUROC=0.837)的胞外耗竭最为显著。主成分分析(PCA)显示这些标志物能清晰区分CPE与非CPE菌株，且耐药程度与代谢特征变化呈现梯度关联。

2.3 机器学习模型构建

整合12种内代谢组标志物的PLS-DA模型在测试集表现出色(AUC=0.967，灵敏度98.9%)，显著优于随机预测(p<0.05)。外代谢组模型(AUC=0.878)虽略逊但仍具临床价值。置换检验证实模型稳健性，未出现过拟合。

2.4 通路机制阐释

网络分析揭示精氨酸代谢、嘌呤代谢和ABC转运蛋白等通路显著富集。CPE菌株表现出的精氨酸胞外耗竭与鸟氨酸分泌特征，可能通过调控生物膜形成和免疫逃逸促进持续感染。同时检测到的UDP-葡萄糖水平升高，暗示细胞壁合成重构可能是碳青霉烯耐药的协同机制。

该研究首次系统描绘了CPE的代谢特征图谱，其重要意义体现在三个方面：诊断层面，突破传统培养法的时效限制，建立7小时快速检测方案；机制层面，发现精氨酸代谢重编程等新型耐药关联通路；技术层面，创建多模态LC-MS/MS与机器学习融合的分析框架。特别值得注意的是，研究揭示的代谢特征可能反映质粒获得引发的全局代谢重排，而不仅是碳青霉酶基因的直接效应。这些发现为开发针对代谢关键节点的协同抗菌策略提供了新靶点，如靶向维生素B₇生物合成或精氨酸-鸟氨酸通路的抑制剂。未来研究需在临床样本中验证这些标志物的转化价值，并深入探究代谢重塑与质粒稳定性间的分子关联。