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当我们生病不舒服时，是否真正需要服用抗生素呢？近期，杜克大学卫生学院的研究人员正在进行一次测试，以确定呼吸系统疾病是由病毒还是细菌引起的，从而让抗生素的使用能够更为精确。
生物通报道：2015年11月16日，世界卫生组织（WHO）官员在联合国总部举行记者会，宣布发起一项名为“慎重对待抗生素”的全球运动，以提高对抗生素耐药性问题的重视。世卫组织纽约办事处主任娜塔•梅纳伯德在记者会上表示，抗生素耐药性不断增加可能是当今全球医疗界面临的最严重问题之一。如果不采取任何措施，到2050年，这一问题可能导致每年上千万人死亡。
根据世卫组织16日公布的一项调查结果，公众对抗生素耐药性问题普遍存在误解。在12个国家接受调查的约1万人中，近三分之二表示知道抗生素耐药性问题可能影响其自身及家人，但对影响方式和解决办法并不十分清楚。64%的答复者认为抗生素可用于治疗感冒和流感，尽管事实上抗生素对病毒毫无作用。接受调查的人中近三分之一错误地认为，一旦感觉好些便可停止服用抗生素，而不是完成规定的用药疗程。相关新闻：世卫组织宣布发起名为“慎重对待抗生素”的全球运动。
关于细菌为何会产生耐药性？多年来，科学家们进行了大量的研究，在2014年10月，德国路德维希-马克西米利安大学的研究人员在《Molecular Cell》杂志发表的一项研究，利用高分辨率的低温电子显微镜，对抗生素红霉素耐药性相关的细胞内机构超微变化，获得了新的见解，作者称，更好地了解这一机制，是迈向新型的和更有效的抗生素开发的重要一步（细菌如何进化出抗生素耐药性？）。2015年8月，美国斯克里普斯研究所的科学家们发现，一种重要的人类病原体——金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus），可通过“开启”表达一组以前未知的基因，对新型抗生素arylomycin发展出耐药性。这些研究结果发表在《mBio》杂志上（耐抗生素细菌背后的惊人机制 ）。
那么，当我们生病不舒服时，是否真正需要服用抗生素呢？近期，杜克大学卫生学院的研究人员正在进行一次测试，以确定呼吸系统疾病是由病毒还是细菌引起的，从而让抗生素的使用能够更为精确。
杜克大学传染病和基因组学专家团队，开发出了他们所谓的基因标签，这些标签反映了病人的哪个基因被打开或关闭，以指示是否有人正在对抗来自病毒或细菌的感染。结果可能来自于患者血液的一个小样本。相关研究结果发表在1月20日的《Science Translational Medicine》。
在这项研究中，研究人员对这些标签进行了测试。他们发现，用这些标签对300名感染流感病毒、鼻病毒、几种链球菌和其他常见感染以及没有感染的人进行分类，准确度达到了百分之87。有了这些发现，杜克大学的研究人员向着“开发一种快速的血液测试，可用于诊所来区分细菌和病毒感染，并加以适当的治疗引导”这个目标，更近了一步。
本文第一作者、杜克大学医学助理教授Ephraim L. Tsalik指出：“呼吸道感染是人们就医的最常见原因。我们用大量的信息来做出诊断，但是还没有一种有效或高度准确的方法，来确定感染是属于细菌还是病毒感染。约有四分之三的患者最终要使用抗生素来治疗细菌性感染，尽管大多数人都有病毒感染。过度使用抗生素，对病人和公共卫生都存在着风险。”
有呼吸问题的患者在五家医院的急救部门就诊期间进行了登记，包括杜克大学，Durham VA医疗中心和北卡罗来纳大学教堂山分校医院。作者报道称，这种技术比其他检测是否存在特定微生物的方法更为准确。本文资深作者、杜克大学应用基因组学&精准医学中心主任Geoffrey S. Ginsburg博士指出：“区分感染的更精确的方法，不仅可以减少不必要的抗生素使用，而且也会带来更精确的病毒治疗方案。”
Ginsburg说：“现在，我们可以给病人服用达菲（Tamiflu），帮助他们从流感感染中恢复，但对于大多数病毒感染来说，治疗方式仍然是多喝水、多休息。在未来五到十年，我们可能会看到常见病毒会有新的抗病毒药物出现，如呼吸道合胞病毒（RSV）甚至鼻病毒（普通感冒的主要原因），并且指导治疗选择将更为重要。”
Ginsburg及其杜克大学的同事们，研究呼吸道感染的基因标签，已经有近十年的时间，但是最近才有技术可让科学家们分析了一个人的遗传组成，每次分析25000个基因。该小组先前已经确定了与病毒感染相关的基因标签，但这是第一次有研究，在分子水平上将非感染性疾病和病毒感染，与细菌感染区分开来。
然而，使用目前的技术，从血液中检测一个人的基因表达谱，可能需要10个小时的时间。研究人员目前正在与开发人员合作，研发一种1小时的测试，可以被用于诊所。
本文资深作者、杜克大学基因组学中心副主任、医学教授Christopher W. Woods博士指出：“理想的情况是，这种试验最终应被批准广泛使用，是你就医时得到你的结果，同时获得你的治疗方案。我们正在努力开发一种测试方法，可以在大多数临床实验室中现有的设备上运行。我们相信，这可能对抗生素的适当使用，产生真正的影响，并能指导未来抗病毒疗法的使用。”
（生物通：王英）
生物通推荐原文摘要：
Host gene expression classifiers diagnose acute respiratory illness etiology
Abstract: Acute respiratory infections caused by bacterial or viral pathogens are among the most common reasons for seeking medical care. Despite improvements in pathogen-based diagnostics, most patients receive inappropriate antibiotics. Host response biomarkers offer an alternative diagnostic approach to direct antimicrobial use. This observational cohort study determined whether host gene expression patterns discriminate noninfectious from infectious illness and bacterial from viral causes of acute respiratory infection in the acute care setting. Peripheral whole blood gene expression from 273 subjects with community-onset acute respiratory infection (ARI) or noninfectious illness, as well as 44 healthy controls, was measured using microarrays. Sparse logistic regression was used to develop classifiers for bacterial ARI (71 probes), viral ARI (33 probes), or a noninfectious cause of illness (26 probes). Overall accuracy was 87% (238 of 273 concordant with clinical adjudication), which was more accurate than procalcitonin (78%, P < 0.03) and three published classifiers of bacterial versus viral infection (78 to 83%). The classifiers developed here externally validated in five publicly available data sets (AUC, 0.90 to 0.99). A sixth publicly available data set included 25 patients with co-identification of bacterial and viral pathogens. Applying the ARI classifiers defined four distinct groups: a host response to bacterial ARI, viral ARI, coinfection, and neither a bacterial nor a viral response. These findings create an opportunity to develop and use host gene expression classifiers as diagnostic platforms to combat inappropriate antibiotic use and emerging antibiotic resistance.
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