(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
抗菌剤のファミリーに関連した、微生物の耐性機構を同定する方法であって、
異なる微生物の種にインデックスを付けたデータベースを使用するステップであって、該微生物の種の各々が、前記抗菌剤のファミリーに対して異なる耐性機構を有する傾向を示しており、該データベースが、該微生物の種の各々及び該耐性機構の各々に対して、統計的な最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）分布の特徴を示すパラメータを含んでいるところのステップと、
前記微生物が属する前記種を概略的に同定するステップと、
数種の抗菌剤に対する、前記微生物に関連した最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）を測定するステップと、
前記微生物に関連した、測定された最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）を、前記データベースに記憶されている情報と比較し、これにより、前記耐性機構を直接的に同定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
同定された種の耐性機構および試験の実施に使用した抗菌剤に関連する分布のパラメータをデータベースから抽出するステップと、
試験中に測定されたＭＩＣを抽出されたパラメータと照らし合わせるステップと、
測定されたＭＩＣが、同定された種の少なくとも１つの予め決定された耐性機構と関連する抽出されたパラメータに対応するときに、試験が有効であることを示すステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
予め決定した耐性機構を示すステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
試験が無効であったとき、すなわち、測定されたＭＩＣが如何なる耐性機構をも同定しないときに、測定されたＭＩＣの少なくとも１つに対して実施すべき修正を決定するステップを含むものである、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
試験が無効であったとき、すなわち、測定されたＭＩＣが如何なる耐性機構をも同定しないときに、
他の種の耐性機構および試験の実施に使用した抗菌剤に関連するＭＩＣ分布のパラメータをデータベースから抽出するステップと、
試験中に測定されたＭＩＣを抽出されたパラメータと照らし合わせるステップと、
測定されたＭＩＣに基づいて、試験した抗菌剤のファミリー毎に少なくとも１つの耐性機構を同定できる種を決定するステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
データベースが、所与の耐性機構を有する種および所与の抗菌剤に対して、in vitroの耐性よりも高い可能性のあるin vivoの耐性を示す情報を含んでいる、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
データベースに記憶された分布パラメータがＭＩＣ値のクラスと正規化絶対度数とを含んでおり、
前記抗菌剤のファミリーの中で未試験の抗菌剤について、
予め決定された耐性機構および前記未試験の抗菌剤に関連するクラスおよび絶対度数をデータベースから抽出するステップと、
絶対度数が予め決定した閾値を超えるクラスを保持するステップと、
保持したクラスを、微生物の「感受性」、「中間」および「耐性」のカテゴリーを定義する２つの正規化したＭＩＣ閾値と照らし合わせるステップと、
保持したクラス内にある正規化した各閾値のどちらかに位置するカテゴリーを示すステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
本発明は、医師が治療法を処方するのに役立つ、細菌の抗生物質に対する感受性試験の結果を分析するための方法に関する。この分析はより一般的に、微生物に対する抗菌剤の試験にも適用することができる。
従来の分析方法は、試料、例えば患者の血液中に存在する細菌株を同定し、アンチバイオグラム試験を実施することからなる。同定の目的は、被験細菌株が属する細菌の種をほぼ正確に知ることである。特に、肉眼的観察と顕微鏡観察そして特異的生物化学試薬による試験を実施して同定を行う。一般に、細菌の種に関する知識が一つでは、被験株に対する所与の抗生物質の有効性を予測するには不十分である。実際に、抗生物質のそれぞれのファミリーについて、同じ種の細菌株が異なる耐性機構を有している可能性があり、この耐性機構はファミリー内の同じ抗生物質を常に不活化するとは限らない。アンチバイオグラムは被験細菌株とこの株に対して有効と思われる種々の抗生物質を合わせることからなる。これは、被験株に対する個々の抗生物質の最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）、すなわち、細菌株が発育を停止する最も低い抗生物質濃度をほぼ正確に測定することに基づく。
専門家委員会は、被験細菌種がそれ以下では「感受性」と表される第１ＭＩＣ閾値とその種がそれ以上では「耐性」と表される第２閾値を確立する。この２つの閾値の間では、この種は「中間」と表される。これが一般に医師に提供される情報である。
抗生物質療法を処方する基礎として医師が使用する前に、アンチバイオグラムの結果を解釈することが多い。この解釈の目的は、起こりうる試験誤差、または試験中にin vitroで所与の抗生物質と出会った被験株の行動と、治療中に患者の体内でin vivoで認められる行動とが一致しない危険性を検出することである。この方法は半経験則に基づくことが多い。例えば、被験株が、ある抗生物質に系統的に耐性であるまたは系統的により活性の高いことが知られている関連の抗生物質に対して耐性である種に属しているときに、「この抗生物質に感受性である」という結果は誤りであると検出できる。被験株が属する種について可能な耐性機構に関する知識に基づく場合もある。
従って、何らかの要素が、この株は生物中よりもin vitroで弱く発現される可能性がある耐性機構を有していることがを示唆する場合に、いくつかの抗生物質に関して得られた結果を修正または注釈することができる。この解釈には、患者についてのリスクを認識する概念も含まれる。すなわち、１つの抗生物質について疑いがある場合で、その株が明らかに感受性であることが判っている、治療に利用できるその他の抗生物質がある場合には、その細菌株はその抗生物質に耐性であるとするのが一般に好ましい。
現在の分析システムでは、試験を自動的に実施し、試験した各抗生物質について、種が耐性か中間か感受性であるかを示すことができる。また、これらのシステムの一部では、特に規則データベースを使用して、解釈の一部を自動化することができる。これらのシステムで実行される規則データベースは従来使用されている半経験則を再現することが非常に多い。ここで、これらの規則は、予め決定されたエラーの一部を検出し、修正することのみに有効であるにすぎない。従って、すべての種類のエラーを検出でき、可能であれば修正できる解釈方法の実施が問題となる。
結果を修正し、注釈するには、in vitroで弱く発現される可能性のある耐性機構を認識することが必要である。現在のシステムで実施されている規則データベースは、「感受性」、「中間」、「耐性」という分類に基づいており、試験済み抗生物質のリストに非常に依存している。これらの規則データベースでは耐性機構を正確に検出できないことが非常に多い。
さらに、国家専門家委員会で定められた「感受性」、「中間」、「耐性」のカテゴリーを決定する１対のＭＩＣ閾値は、時間と共に変更され、国毎に異なり、さらに、国によってはときに研究所間で異なるように思われる。in vitroで弱く発現される可能性のある耐性機構が認められた場合にも、必要な行動に関する勧告をする際に同じことが起こる。従って、種々の国家専門家委員会の解釈的選択に対応し、研究室による規則の適応を可能にする種々の規則のベースを提供されなければならない。このような規則のベースは特に複雑であり、その開発はかなりの仕事になる。
本発明の目的は、専門家委員会の解釈的選択から独立しており、処理すべきエラーの例を予見する必要なしに、エラーを検出、修正でき、多くの場合、種々のファミリーの抗生物質に対する被験株の耐性機構を正確に示す、感受性試験の分析方法を提供することである。
これらの目的は、抗菌剤に対する微生物の感受性試験結果を分析する方法を使用して達成され、この試験は、微生物が属する種を概略的に同定し、この微生物に対する数種の抗菌剤の最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）を測定することからなる。この方法は、微生物の種と微生物の種々の抗菌剤に対する耐性機構にインデックスをつけ、各微生物の種および各耐性機構について、１つの抗菌剤ファミリーに関する統計的なＭＩＣの分布に特徴的なパラメータを含むデータベースを使用する。
本発明の１つの実施形態によれば、この方法は、同定された種の耐性機構および試験の実施に使用した抗菌剤と関連する分布のパラメータをデータベースから抽出するステップと、試験中に測定されたＭＩＣを抽出されたパラメータと照らし合わせるステップと、測定されたＭＩＣが同定された種の少なくとも１つの予め決定された耐性機構と関連する抽出されたパラメータに対応する場合に、試験が有効であることを示すステップとを含む。
本発明の１つの実施形態によれば、この方法は予め決定された耐性機構を示すステップを含む。
本発明の１つの実施形態によれば、この方法は、試験が無効な場合に、測定されたＭＩＣの少なくとも１つについて実施すべき修正を決定するステップを含み、この修正は予め決定した最適性の基準を充たすように修正を選択する。
本発明の１つの実施形態によれば、この方法は、試験が無効な場合に、その他の種の耐性機構および試験に使用した抗菌剤に関連するＭＩＣ分布のパラメータをデータベースから抽出するステップと、測定されたＭＩＣを抽出されたパラメータと照らし合わせるステップと、測定されたＭＩＣに基づき、試験した１つのファミリーの抗菌剤について少なくとも１つの耐性機構を同定できる種を決定するステップとを含む。
本発明の１つの実施形態によれば、データベースは、所与の耐性機構を有する種および所与の抗菌剤について、in vitroの耐性よりも強い可能性のあるin vivoの耐性を示す情報を含んでいる。
本発明の１つの実施形態によれば、データベースに記憶された分布パラメータはＭＩＣ値のクラスと正規化絶対度数を含み、この方法は、未試験の抗菌剤について、予め決定した耐性機構および未試験の抗菌剤に関連するクラスおよび絶対度数をデータベースから抽出するステップと、絶対度数が予め決定した閾値を超えるクラスを保持するステップと、保持したクラスを、微生物の「感受性」、「中間」および「耐性」のカテゴリーを規定する２つの正規化したＭＩＣ閾値と照らし合わせるステップと、保持したクラスにある正規化した各閾値のどちらか一方にあるカテゴリーを示すステップを含む。
本発明の上記その他の目的、特徴および利点は、添付図面と共に、以下の具体的な実施形態の非限定的な説明に詳細に述べる。
図１は、本発明方法で使用するデータベースの内容の一例を示す図である。
図２は、被験細胞種の耐性機構を明確に示す、本発明による最初の分析例を示す図である。
図３は、エラーのある試験の例と、本発明の方法により提供される測定の修正案を示す図である。
図４は、エラーのある試験の例と、種の同定についての修正案を示す図である。
図５は、被験種の耐性がin vivoで高いことに関する情報に基づく感受性提示の修正を示す図である。
図６は、未試験の抗生物質に関して、本発明方法で得られた提示を示す図である。
本発明の方法は、種々のファミリーの抗菌剤に対して耐性機構を有する微生物の種と、抗菌剤にインデックスをつけるデータベースを使用する。各抗菌剤および各耐性機構について、データベースは最小発育阻止濃度（ＭＩＣ）の統計的分布に特徴的なパラメータを記憶している。これらのパラメータは、例えば、平均と標準偏差、または分布の下限と上限およびその形状に関する情報、または値の各クラスの正規化絶対度数であってよい。各統計分布は、同じ種および同じ耐性機構の個体の多数の試料、すなわち、その種またはその耐性機構の代表となる集団について実施した試験の結果である。
耐性機構は、同じファミリーの抗生物質に対する不活化スペクトルで特徴付けられ、その他のファミリーの抗生物質は不活化しない。１つのファミリーは、関連した生化学的構造および作用機序を有する抗生物質で形成される。従って、データベースは、所与の種および所与の耐性機構について、１つのファミリーの抗生物質に関連する統計的なＭＩＣ分布を記憶しているだけである。
本発明方法は、コンピュータ分析システムにより、自動アンチバイオグラムシステムと合わせてまたはこのシステムなしに、実施されるものである。本発明方法を実施するためのソフトウェアおよびデータベースは既存のソフトウェアおよび既存の分析システムの規則のベースの代わりとするのが有利である。
図面は、種々のクラスのＭＩＣ値の正規化絶対度数分布（ＭＩＣ分布）を記号化したヒストグラムを示している。１つのクラスの正規化絶対度数は、例えば、最も一般的にクラスの絶対度数に対するそのクラスの絶対度数の比である。ＭＩＣ値のクラスは目盛りなしに示しており、左から右へ向かって高くなる。ヒストグラムの個々のバーは対応する抗生物質濃度で阻止された個体（微生物株）数を示し、この数はそのすぐ下の濃度で阻害されなかった集団から計測した。ＭＩＣ分布の下限では、最も感受性の高い個体が対応の抗生物質の影響を受け始める。分布の上限では、最後の最も耐性な個体が影響を受ける。
図１は、データベースの抜粋例を示す。大腸菌種（Escherichia coli）とβ−ラクタム系抗生物質については、「野生」型、「ペニシリナーゼ」型および「ＥＳＢＬ」（広域β−ラクタマーゼ）型耐性機構にインデックスをつける。β−ラクタム系抗生物質の中で、アンピシリン、セファロチンおよびセフォタキシムを示した。
野生型機構を有する株は３つの抗生物質に対して感受性、ペニシリナーゼ型の機構を有する株はアンピシリンに耐性、その他の２つの抗生物質に対しては感受性であり、最後のＥＳＢＬ型の機構を有する株は３つの抗生物質に対し耐性であるように思われる。
図２は、本発明方法の主なステップを示している。従来の細菌学的試験により、例えば、生化学的な同定試薬を使用して、試験する株が属する種をほぼ正確に同定する。この同定により、例えば、大腸菌（Escherichia coli）種とされる。同時に、いくつかの抗生物質を使用してアンチバイオグラム試験を実施する。このアンチバイオグラム試験により、種々の抗生物質に対する被験株のＭＩＣが測定されるか、このＭＩＣを所与の間隔で位置付けることができる。この例では、アンピシリン、セファロチンおよびセフォタキシムを使用する。
これらの試験を実施した後、この方法の最初のステップは、同定された種の耐性機構および被験抗生物質に関連するＭＩＣ分布をデータベースから抽出することからなる。次いで、アンチバイオグラムにより提供され、図面中の垂直のバーで示される測定されたＭＩＣを抽出したＭＩＣ分布と比較する。この比較は、例えば、分布中の対応する値のクラスの正規化絶対度数を、測定した各ＭＩＣ値に対応させることにより実施できる。この正規化絶対度数は、データベースから抽出した分布への測定されたＭＩＣの適切性を反映する。
次いで、同じファミリーの被験抗生物質全部について、耐性機構毎に（例えば、正規化絶対度数の平均または積を計算することにより）、対応の正規化絶対度数を集計する。この集計により、各耐性機構について、これらの抗生物質に関し測定されたＭＩＣの適切性を反映する合成インジケータが得られる。
この合成インジケータが耐性機構の１つについて十分高い値を有する場合、この耐性機構が同定すべきものであり、試験は有効である。
図２の単純化した例は、同定される耐性機構が「野生」型機構であることを示している。その理由は、それが測定した各ＭＩＣが野生型機構に関連する分布に対応する唯一の機構だからである。
いくつかの耐性機構が十分高いインジケータを有する場合には、最も高いインジケータを有するものを保持するのが好ましい。
図３は、図２の例の状況で、測定されたＭＩＣがどの耐性機構にも当てはまらない場合を示す。実際、各耐性機構について、測定されたＭＩＣの少なくとも１つが、対応するＭＩＣ分布の範囲に入らない。
この場合、試験は無効であることが示される。次いで、この方法では、いくつかの基準に従って最適な修正を検索することにより、測定されたＭＩＣの１つまたは複数を修正することができる。修正する抗生物質の数を最小とし、下方修正の数を最小とし、修正の程度を最小とし、使用した耐性機構に対する未修正のＭＩＣの妥当性レベルを最大にし、これらの耐性機構が遭遇する可能性のある度数を最大にすることが特に望ましい。この最適化は、種々の基準を重み付けすることまたは種々のカテゴリーを階層に当てはめることにより実施できる。
図３の例では、測定されたＭＩＣの３つの内の２つを修正する必要があるようなので、「野生」型機構は除外される。この実施例では、１つの測定されたＭＩＣを修正するだけで十分な耐性機構が必要とされ、従って、測定されたＭＩＣはすべてこの耐性機構に関連するＭＩＣ分布に対応する。
耐性機構が「ペニシリナーゼ」型の場合、欠失しているＭＩＣ分布の上限に達するには、セファロチンについて測定されたＭＩＣをＣ１値分だけ左にずらす、すなわち、低下させなければならない。
耐性機構が「ＥＳＢＬ」型の場合、欠失しているＭＩＣ分布の下限に達するには、セフォタキシムについて測定されたＭＩＣをＣ２値分だけ右にずらす、すなわち、上昇させなければならない。
この後者のＣ２の修正が、特に安全性の観点から、好ましい。実際、Ｃ２の修正を上方に実施する、すなわち、その種が、測定されたＭＩＣ値で考えられたよりもセフォタキシムに対し耐性であるとする。上方修正は常に、下方修正よりも好ましい。もちろん、数種の可能な修正の中で、程度が小さい方が望ましい。
３つを超える抗生物質を試験した場合、複数の測定値について修正を実施できるが、修正した値の数は限定する必要がある。
この方法は同定された種の修正も行う。実際に、種を同定するプロセスには常に、何らかのエラーの危険性が伴う。この危険性のレベルは、一部は使用する同定法に、一部は関与する種に依存し、一部の種では、ほとんどの使用可能な方法で、非常に密接に関係した種と間違えられる無視できないリスクを有する。
図４は、種の同定を修正するための提案がなされている。この種は最初に「プロテウス・ブルガリス（Proteus vulgaris）」と同定されており、試験した抗生物質はアンピシリン、オーグメンチン（アモキシシリン−クラブラン酸）、セファロチンおよびチカルシリンである。
この種については、どの耐性機構も測定されたＭＩＣと対応しない。しかし、データベースは種、プロテウス・ミラビリス（Proteus mirabilis）にインデックスをつけ、その野生型耐性機構が測定されたＭＩＣと完全に対応する。この場合、このシステムは、「野生」型耐性機構を有するプロテウス・ミラビリス（Proteus mirabilis）種を示唆することができる。
多くの場合、別の抗生物質のファミリーを試験する（図面は１つのファミリーを示している）。これらの場合、このような種の修正を示唆する前に、システムは、他の試験した抗生物質のファミリーに対する別の耐性機構を同定しようと試みる。異なる抗生物質のファミリーに対して１つの耐性機構が同定される場合のみ、種が示唆される。好ましくは、システムは、示唆された種について同定される耐性機構を修正として示す。
図４の例では、修正として示唆された種が最初に同定された種と同じ種類であることに注意されたい。一般に、このシステムは、最初に同定された種と混乱する危険性のある種を修正として示唆する。
この種の修正を提供するために、データベースは、特に、間違えられる可能性のある種の群を含むことができる。最初に同定された種について耐性機構が認められない場合、システムは対応の群で優先的に種を検索する。
図５は、in vitroの感受性とin vivoの感受性が不一致であるという情報の使用について示しており、この情報もデータベースに記憶できる。
図５の例では、大腸菌（Escherichia coli）種をアンピシリン、セファロチンおよびセフォタキシムに対して試験している。
測定されたＭＩＣから「ＥＳＢＬ」型耐性機構が同定できる。セフォタキシムについて測定されたＭＩＣは、この種がむしろ感受性であることを示している。ここで、研究は、「ＥＳＢＬ」型耐性機構を有する株はin vitroよりin vivoで強くセフォタキシムに耐性である可能性のあることを示している。従って、一部の専門家委員会は、in vitroで測定値が感受性であることを示していても、この種はセフォタキシムに耐性であるとすることを主張している。このような主張はさらに、「感受性」と「耐性」のカテゴリーを定義するために専門家委員会が確立した閾値とＭＩＣを比較することにより、最初に定義された感受性カテゴリーも考慮できる。従って、一部の抗生物質および一部の耐性機構については、最初は感受性であると算定されたカテゴリーを中間と変更し、最初に耐性と算定されたカテゴリーを保持することを主張することができる。
従って、各抗生物質および１つの種の各耐性機構について、データベースはこのようなin vivoの耐性情報を含むことができ、試験した抗生物質および同定された耐性機構が対応したときすぐに、考慮に入れることができる。このシステムは、この情報を、閾値に基づいて定義した感受性カテゴリーと組み合わせる規則も含んでいる。
図６は、別の指示を提供するためのデータベースの情報の使用を説明している。前の例におけると同様に、大腸菌（Escherichia coli）種として同定された株をアンピシリン、セファロチンおよびセフォタキシムに対して試験する。この方法により、ＥＳＢＬ型の耐性機構が明らかとなる。
セフトリアキソンなどの大腸菌（Escherichia coli）感染症の治療に現在使用されているその他の抗生物質に関する情報も望ましいことがある。
この抗生物質に対する被験株のＭＩＣが位置しているであろう範囲は、正規化絶対度数が予め決定した閾値を超えるＭＩＣ値のクラスを保持することによってのみ、ＥＳＢＬ型耐性機構を有する大腸菌（Escherichia coli）種の細菌株についてのセフトリアキソンのＭＩＣ分布から推測される。第一の意図としては、被験株の感受性カテゴリーは、「感受性」、「中間」および「耐性」のカテゴリーを定義するために専門家委員会で確立された２つの閾値を保持したクラスを照らし合わせることにより決定することができる。従って、このシステムは保持したクラスに含まれる各閾値のどちらかの側に位置するカテゴリーを示す。
図６の実施例では、ＥＳＢＬ型機構およびセフトリアキソンに関連する分布のクラスをすべて保持する。２つのＭＩＣ閾値は太線で示すが、両方とも保持したクラスに含まれる。次いで、このシステムは「感受性」、「中間」、および「耐性」の３つのカテゴリーをすべて示す。
さらに、セフォタキシムについては、研究から、ＥＳＢＬ型機構を有する大腸菌（Escherichia coli）はin vitroでセフトリアキソンに耐性である可能性があることが明らかである。従って、専門家の一部は、in vitroのＭＩＣ測定に結果に関わらず、この細菌はセフトリアキソンに耐性であるとすることを主張している。従って、このシステムは、セフトリアキソンを試験していなくても、この細菌はセフトリアキソンに対して耐性であることを示すことができる。
一般に、このシステムは、この抗生物質のＭＩＣ分布および認識された耐性機構に基づいて、また対応するin vivoの耐性の情報に基づいて、試験していない抗生物質に対するこの株の予想耐性レベルを示すことができる。
もちろん、本発明は種々の変更、修正および改良を有するものと思われ、これらは当業者には容易に判るであろう。このような変更、修正および改良は本開示の一部であると意図され、本発明の精神および範囲に含まれるものと意図される。従って、上記説明は例示のためだけのものであり、限定を意図するものではない。本発明は以下の請求の範囲およびその均等物により定義されるようにのみ限定される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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