Патогенную микробиоту рта можно исследовать с помощью CRISPR

Ученые из США продемонстрировали возможности метода SHERLOCK, основанного на CRISPR-Cas, в исследовании микробиоты рта. Метод позволяет идентифицировать патогенные бактерии, вызывающие кариес и другие заболевания полости рта, в необработанных образцах слюны.

Credit:
123rf.com

Заболевания ротовой полости, такие как периодонтит и кариес, имеют инфекционную природу. Однако детектирование оральных микроорганизмов и профилирование микробиоты остается дорогим, медленным и технически сложным. Изменить эту ситуацию может CRISPR-Dx — молекулярная диагностика, основанная на системе CRISPR-Cas. Авторы новой статьи использовали метод SHERLOCK, о котором мы не раз писали, для быстрого и дешевого изучения микробных сообществ в ротовой полости.

В настоящее время для изучения микробиоты рта чаще всего используются методы, основанные на количественной ПЦР (qPCR) и секвенировании следующего поколения (NGS). Но эти методы сложно масштабировать для массового профилирования микробных сообществ ротовой полости. В качестве альтернативы авторы предлагают метод SHERLOCK, который использует систему на основе CRISPR-Cas13a. Когда эта система узнаёт участок-мишень, нуклеаза Cas13a проявляет нецелевую активность — разрезает репортерную РНК, которую специально для этого добавляют в образец вместе с CRISPR-системой. Репортерная РНК несет на одном конце флуоресцирующую группу, на другом — группу-гаситель; когда молекула разрезана, эти группы удаляются друг от друга, и возникает флуоресцентный сигнал, который может быть измерен. Для повышения чувствительности таргетные участки бактериальных геномов в образце предварительно амплифицируют. В данном случае использовали изотермическую амплификацию RPA — при этом температура реакции позволяет проводить амплификацию и детекцию в одном реакционном объеме, в формате one pot.

Первым шагом авторы разработали алгоритм для дизайна видоспецифичных прямых и обратных праймеров для амплификации, а также направляющих РНК. Они выбрали маркерные гены интересующих видов бактерий с помощью MetaPhlAn 4.0. и чтобы валидировать разработанный алгоритм, синтезировали семь сетов праймеров и направляющих РНК, каждый из которых был нацелен на определенный ген-маркер одного из семи видов бактерий ротовой полости. Среди них были Streptococcus mutans (Sm), который вносит основной вклад в развитие кариеса, а также Porphyromonas gingivalis (Pg), Scardovia wiggsiae (Sw), Aggregatibacter actinomycetemcomitans (Aa), Klebsiella pneumoniae (Kp), Acinetobacter baumannii (Ab) и Staphylococcus aureus (Sa). Все семь сетов продемонстрировали эффективность в экспериментах с геномами целевых бактерий; негативный контроль, не содержащий бактериальной ДНК, флуоресценции не давал.

Далее авторы проверили чувствительность и специфичность своей тест-системы. Сравнение флуоресцентного сигнала каждого из сетов в ответ на целевые и нецелевые геномные ДНК бактерий, показало десятикратную разницу в интенсивности. Аналогичный результат был получен с образцами слюны, не содержащими целевых бактерий.

Затем исследователи перешли к анализу необработанных образцов слюны (без очистки и центрифугирования). В этом варианте метод модифицировали: добавили в реакционную смесь EGTA и DTT, чтобы ингибировать РНКазы слюны, и увеличили температуру до 95 °С для лизирования клеток бактерий. На эффективность анализа модификации не повлияли. Образцы получили от 30 человек, не лечившихся ни от каких болезней ротовой полости в течение трех предшествующих месяцев, не принимавших антибиотики и не делавших антибактериальных полосканий. Состав микробиома оценивали как с помощью нового метода, так и с помощью золотого стандарта — секвенирования генов бактериальных 16S РНК.

Секвенирование 30 образцов слюны обнаружило в общей сложности 202 бактериальных видов (в одном образце от 33 до 102). В некоторых образцах было выявлено присутствие бактерий Sm, Pg и Sw. Еще четыре вида (Aa, Kp, Sa, Ab) обнаружены не были. Далее авторы применили метод SHERLOCK-EGTA+DTT на этих же 30 образцах, используя сеты для Sm, Pg и Sw бактерий. Совпадение между методами было стопроцентным: одинаковые виды бактерий были обнаружены в одних и тех же образцах как 16S-секвенированием , так и методом SHERLOCK-EGTA+DTT. Информация о видовом составе микробиома, полученная с помощью секвенирования, подтвердила высокую специфичность CRISPR-диагностики: например, направляющая РНК против Sm не взаимодействовала с геномами других видов стрептококка.

Таким образом, для анализа патогенной оральной микробиоты можно использовать метод SHERLOCK, который позволяет получать результат быстрее и дешевле альтернативных методов.



Новое портативное устройство одновременно определяет РНК SARS-CoV-2 и антитела к нему в слюне

Источник

Liu J., et al. Rapid specific detection of oral bacteria using Cas13-based SHERLOCK // Journal of Oral Microbiology. Published online 11 May 2023, DOI: 10.1080/20002297.2023.2207336

Добавить в избранное

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Узнать больше.

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта, анализа трафика и показа персонализированной рекламы. Вы можете изменить настройки в любой момент.

Категории файлов cookie:

Необходимые

Эти cookie обеспечивают базовую функциональность сайта — вход в аккаунт, безопасность, оформление заказов. Отключение невозможно.

Функциональные

Функциональные cookie используются для обеспечения работы отдельных функций сайта, а также для запоминания ряда пользовательских предпочтений (например, выбранный язык, товары в корзине), с целью улучшения качества предоставляемого сервиса.

Отключение этого типа файлов cookie может привести к тому, что некоторые сервисы или функции сайта станут недоступны или будут работать некорректно. В результате, вам может потребоваться повторно вводить определённую информацию или настраивать предпочтения при каждом посещении сайта вручную.

Аналитические

Аналитические файлы cookie, включая сторонние аналитические cookie, помогают нам понять, как вы взаимодействуете с нашим сайтом. Эти файлы не собирают информацию, позволяющую установить вашу личность. Все данные обрабатываются в агрегированной и анонимной форме.

Рекламные

Рекламные cookie, включая сторонние, используются для создания пользовательских профилей и показа рекламы, соответствующей вашим интересам и предпочтениям при просмотре сайтов.

Эти cookie позволяют персонализировать рекламные сообщения, которые вы видите, делая их более релевантными. Они также могут использоваться для ограничения количества показов одной и той же рекламы и для оценки эффективности рекламных кампаний.