Научно-практический журнал Клиническая лабораторная диагностика

ЛАБОРАТОРНАЯ ДИАГНОСТИКА МИКОБАКТЕРИОЗОВ У ПАЦИЕНТОВ С МУКОВИСЦИДОЗОМ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

ISSN: 0869-2084 (Print) ISSN: 2412-1320 (Online)

Посмотреть или загрузить статью

Скачать
Читать
Аннотация Об авторах Список литературы Ключ. слова

Аннотация

Микобактериозы, как группа заболеваний, обусловленных нетуберкулёзными микобактериями, приобретают всё большее значение для пациентов из различных групп риска. Пациенты с муковисцидозом, наряду с больными другими генетическими заболеваниями, входят в группу риска по инфицированию нетуберкулёзными микобактериями. Диагностика микобактериозов у пациентов с муковисцидозом имеет ряд особенностей как на этапе работы с клиническим материалом, так и на этапе идентификации выделенных микроорганизмов. В обзоре представлены современные данные о возможностях лабораторной диагностики микобактериозов с учётом особенностей эпидемиологии, факторов риска, проведения скрининга инфицированности, деконтаминации материала, методов культивирования и идентификации нетуберкулёзных микобактерий у пациентов с муковисцидозом. Приведены данные о росте заболеваемости микобактериозами до 6-13% среди пациентов с муковисцидозом в развитых странах. Показан низкий уровень распространенности микобактериозов среди пациентов с муковисцидозом в Российской Федерации. Описаны факторы риска развития микобактериозов с точки зрения инфицирования различными микроорганизмами, в частности грибами рода Aspergillus. Описаны методика двухэтапной деконтаминации мокроты и возможные ограничения по культивированию её в автоматических системах, возможности использования для деконтаминации 1% раствора хлоргексидина и натрия додецилсульфата. Помимо стандартных методик, приводится методика выделения микобактерий, основанная на посеве материала на среды для селективного выделения Burkholderia cepacia complex. Описаны возможности идентификации микобактерий с помощью MALDI-ToF масс-спектрометрии. При подготовке обзора использовались источники из международных и отечественных баз данных: Scopus, Web of Science, РИНЦ.