基于耐药决定因素的多变量线性回归模型预测非伤寒沙门菌对头孢曲松和环丙沙星的最小抑菌浓度

《Pathogens》：Predicting Minimum Inhibitory Concentrations for WHO Highest Priority Critically Important Antimicrobials in Non-Typhoidal Salmonella: A Linear Regression Model Using Resistance Determinants

　　

摘要

头孢曲松和环丙沙星是世界卫生组织最高优先级的关键重要抗菌药物（HPCIA），用于治疗非伤寒沙门菌（NTS）引起的严重和侵袭性感染。本研究旨在基于耐药决定因素开发线性回归模型，以预测这两种抗生素的最小抑菌浓度（MIC）。共有321株NTS分离株用于头孢曲松预测，其中15.6%（50/321）为耐药株；320株用于环丙沙星预测，其中50.6%（162/320）为非敏感株。bla_CTX-M、bla_CMY-2和bla_DHA-1会增加头孢曲松的MIC，前两者可赋予耐药性。qnr基因和gyr突变会升高环丙沙星的MIC并导致非敏感表型。采用留一交叉验证方法，头孢曲松的精确MIC预测率为96.9%，环丙沙星为73.8%；而在±1倍稀释范围内的预测准确率分别达到98.8%和93.4%。在二分类分析中，头孢曲松模型的灵敏度为94.0%、特异度为100.0%，可有效区分敏感株与耐药株；环丙沙星模型的灵敏度为98.8%、特异度为100.0%，可有效区分敏感株与非敏感株。本研究表明，结合耐药决定因素的多变量线性回归模型可准确预测NTS对头孢曲松和环丙沙星的MIC，从而促进快速感染控制。