Çeşitli klinik örneklerden soyutlanan tüberküloz dışı mikobakterilerin DNA dizi analizi ile identifikasyonu

Abstract

Çalışmanın amacı Celal Bayar Üniversitesi Mikobakteriyoloji Laboratuvarı?nda çeşitli klinik örneklerden soyutlanan Tüberküloz Dışı Mikobakterilerin (TDM) hsp65 ve 16S rDNA gen bölgeleri hedef alınarak altın standart yöntem olan DNA dizi analizi ile identifikasyonunun yapılması ve elde edilen verilerin epidemiyolojik yönden tartışılmasıdır.2007-2011 yılları arasında tüberküloz ön tanısı ile gönderilen 5122 örneğin 126?sında (%2.46) TDM üretilmiş ve bu suşlardan 101?i DNA dizi analizi ile çalışılmıştır. DNA dizi analizi sonuçları RIDOM ve GenBLAST veri tabanları kullanılarak değerlendirilmiş ve sıklık sırası ile M. porcinum (%39.60), M. lentiflavum (%35.64), M. abscessus (%5.64), M. peregrinum (%4.95), M. gordonae (%3.96), M. fortuitum (%2.97), M. chelonae (%1.98), M. alvei (%0.99), M. scrofulaceum (%0.99) ve M. kansasii-M. gastri (%0.99) türleri tanımlanmıştır. İki suş ise veri tabanlarındaki diğer mikobakterilerle %95-98 arasında uyumlu bulunmuş olup, kesin olarak tanımlanamamıştır. Çalışılan 98 suşun etken olduğu kanıtlanamamış, üç M. abscessus suşu ise etken olarak kabul edilmiştir. Sonuç olarak 16S rDNA dizi analizi ile birlikte hsp65 gen bölgesi de analiz edilerek 101 TDM suşunun 99?u başarı ile tanımlanmıştır. Laboratuvarımızda en sık olarak tespit edilen TDM tür dağılımı ülkemizin değişik bölgelerinden bildirilen çalışmalara göre kısmen farklılık göstermektedir. Çalışmamızda en sık izole edilen iki tür olan M. lentiflavum ve M. porcinum?un antibiyotiklere direnç göstermesi ve insan infeksiyonları ile ilişkili olduklarının bilinmesi nedeni ile dikkate alınmaları gerekmektedir. TDM?lerin etken veya kontaminant oldukları ayırt edilememesi kısıtlayıcı olmakla birlikte, çevresel mikobakterilerin hastane infeksiyonlarına yol açabildiği bilindiğinden, elde edilen verilerin bölgemizdeki TDM infeksiyonlarının epidemiyolojisine ait bilgilere katkı sağlayacağı düşünülmüştür. Anahtar kelimeler: Tüberküloz Dışı Mikobakteri, identifikasyon, DNA dizi analizi, epidemiyoloji

The aim of the study was to perform identification of non-tuberculous mycobacteria (NTM) isolated from different clinical specimens in the Mycobacteriology Laboratory of Celal Bayar University by using the DNA sequence analysis, which remains the gold standard method, and by targeting hsp65 and 16S rDNA gene regions, and also discuss the epidemiological aspects of the data obtained.Out of 5122 clinical specimens that have been sent to the laboratory with the initial diagnosis of tuberculosis in the period 2007-2011, NTM was identified in 126 (2.46%), and DNA sequence analysis was performed on 101 of these strains. DNA sequence analysis data was evaluated using RIDOM and GenBLAST data bases and consequently, M. porcinum (39.60%), M. lentiflavum (35.64%), M. abscessus (5.64%), M. peregrinum (4.95%), M. gordonae (3.96%), M. fortuitum (2.97%), M. chelonae (1.98%), M. alvei (0.99%), M. scrofulaceum (0.99%) and M kansasii-M. gastritis (0.99%) species were characterized, respectively. Another two strains could not be identified with certainty, although they were both 95-98% compatible with other mycobacteria in the data bases. The other 98 strains examined could not be proven as a cause of the disease, whereas three M. abscessus strains were considered as the cause of the disease.As a result, 99 of 101 NTM strains were successfully identified with the hsp65 gene sequence analysis in addition to 16S rDNA analysis. Distribution of most common NTM strains identified in our laboratory was slightly different according to the regions of our country. The two species most frequently isolated in our study were M. lentiflavum and M. porcinum and should be seriously considered due to their known correlation with human infections and antibiotic resistance. The isolated NTM strains could not be distinguished as the cause of the disease or a contaminant, which is the limiting factor in this study. However, considering the environmental mycobacteria may lead to hospital infections, the data obtained in this study can contribute to epidemiological data pool of NTM infections.Key words: Non-tuberculous mycobacteria, identification, DNA sequence analysis, epidemiology