Оценка аналитической чувствительности и времени детекции роста микроорганизмов с применением автоматизированных систем для гемокультивирования — результаты сравнительного исследования

Цель исследования. Сравнить аналитическую чувствительность и время детекции роста микроорганизмов при использовании анализаторов гемокультур BACT/ALERT 3D 120 (bioMérieux, Франция), ЮНОНА LABSTAR 100 (SCENKER Biological Technology Co., Ltd., Китай) и Autobio BC 120 (Autobio Diagnostics Co., Ltd, Китай). Материал и методы. Исследование проведено в два этапа: 1. In vitro: суспензии 10 клинических штаммов в концентрации, имитирующей бактериемию (30 КОЕ/мл, конечное разведение 1–2 КОЕ/флакон). 2). Клинический этап: 197 гемокультур от 89 кардиохирургических пациентов с параллельным использованием только систем BACT/ALERT 3D 120 и ЮНОНА LAB- STAR 100. На обоих этапах образцы инокулировали в пары аэробных и анаэробных флаконов, оценивая наличие роста и время его детекции. Результаты. На этапе in vitro суммарная чувствительность составила 80,5, 77,5 и 74,5% для систем ЮНОНА LABSTAR 100, BACT/ALERT 3D 120 и Autobio BC 120 соответственно. При аэробном культивировании грамотрицательных бактерий выявляемость была высокой во всех системах (90–100%). В анаэробных условиях максимальную чувствительность для этой группы показала система ЮНОНА LABSTAR 100 (72,5%), минимальную — Autobio BC 120 (45%). Профили эффективности систем различались: преимущество Autobio BC 120 в скорости детекции энтеробактерий в аэробных условиях (медиана 11,5 ч против 13–13,9 ч у других) сочеталось с более низкой чувствительностью анаэробных флаконов к грамположительным бактериям (77,5 против 100% у систем BACT/ALERT 3D 120 и ЮНОНА LABSTAR 100). Примечательным результатом стал рост P. aeruginosa во всех анаэробных флаконах системы ЮНОНА LABSTAR 100. Для грибов рода Candida все системы показали более низкую чувствительность и большее время детекции (медианы 30,1–33,6 ч в аэробных условиях) по сравнению с бактериями. На клиническом этапе рост был подтверждён в 19 случаях (9,6%). В аэробных условиях обе системы выявили рост в 73,7% флаконов. В анаэробных флаконах (исключая облигатные аэробы) рост детектировался системой BACT/ALERT 3D 120 в 75% случаев, что чаще, чем системой ЮНОНА LABSTAR 100 (56,3%). Суммарная чувствительность при выявлении эпизода бактериемии составила 89,5% (17/19) для BACT/ALERT 3D 120 против 73,7% (14/19) для ЮНОНА LABSTAR 100, что соответствует выявлению системой BACT/ALERT 3D 120 на 3 случая бактериемии больше. Анализ по группам возбудителей показал, что для энтеробактерий и грамположительных кокков чувствительность системы BACT/ALERT 3D 120 была выше. Полное совпадение идентификации в обеих системах отмечено лишь в 47,4% проб, а общий уровень расхождений достиг 52,6%. Вывод. Диагностическая эффективность сравниваемых систем вариабельна и зависит от вида микроорганизма и условий культивирования. Превосходство по отдельным параметрам in vitro (например, скорость) не гарантирует аналогичного результата в клинической практике, где ключевым является стабильная чувствительность при выявлении эпизода бактериемии. Высокий процент расхождений между современными системами подтверждает обоснованность рекомендаций по взятию нескольких проб для повышения выявляемости гемокультур.

1. Bhavani S. V., Lonjers Z., Carey K. A., Afshar M., Gilbert E. R., Shah N. S., Huang E. S., Churpek M. M. The development and validation of a machine learning model to predict bacteremia and fungemia in hospitalized patients using electronic health record data. Crit Care Med. 2020; 48 (11): e1020–e1028. doi: 10.1097/CCM.0000000000004556.

2. Fabre V., Carroll K. C., Cosgrove S. E. Blood culture utilization in the hospital setting: a call for diagnostic stewardship. J Clin Microbiol. 2022; 60 (3): e0100521. doi: 10.1128/JCM.01005-21.

3. Samuel L. Direct-from-blood detection of pathogens: a review of technology and challenges. J Clin Microbiol. 2023 Jul 20; 61 (7): e0023121. doi: 10.1128/jcm.00231-21.

4. Tang F., Yuan H., Li X., Qiao L. Effect of delayed antibiotic use on mortality outcomes in patients with sepsis or septic shock: A systematic review and meta-analysis. Int Immunopharmacol. 2024; 129: 111616. doi: 10.1016/j.intimp.2024.111616.

5. Lamy B., Sundqvist M., Idelevich E. A., ESCMID study group for blood-stream infections, endocarditis and sepsis. Bloodstream infections — standard and progress in pathogen diagnostics. Clin Microbiol Infect. 2020; 26 (2): 142–150. doi: 10.1016/j.cmi.2019.11.017.

6. Henning C., Aygül N., Dinnétz P., Wallgren K., Özenci V. Detailed analysis of the characteristics of sample volume in blood culture bottles. J Clin Microbiol. 2019; 57 (8): e00268–19. doi: 10.1128/JCM.00268-19.

7. Kumthekar I., Urs T., Rajashekar D., Karthik K. Effectiveness of multimodal intervention to improve blood culture collection in a tertiary care hospital. Cureus. 2024; 16 (2): e53941. doi: 10.7759/cureus.53941.

8. Palavecino E. L., Campodónico V. L., She R. C. Laboratory approaches to determining blood culture contamination rates: an ASM laboratory practices subcommittee report. J Clin Microbiol. 2024; 62 (2): e0102823. doi: 10.1128/jcm.01028-23.

9. Bunn J. D., Cornish N. E. Blood culture contamination and diagnostic stewardship: from a clinical laboratory quality monitor to a national patient safety measure. J Appl Lab Med. 2025; 10 (1): 162–170. doi: 10.1093/jalm/jfae132.

10. De la Rosa-Riestra S., Pérez-Crespo P. M. M., Rodríguez M. T. P., Sousa A., Goikoetxea J., Iglesias J. M. R. et al. Mortality impact of further delays in active targeted antibiotic therapy in bacteraemic patients that did not receive initial active empiric treatment: Results from the prospective, multicentre cohort PROBAC. Int J Infect Dis. 2024; 145: 107072. doi: 10.1016/j.ijid.2024.107072.

11. Legba B. B., Dougnon V., Koudokpon H., Mero S., Elovainio R., Parry M. et al. Assessment of blood cultures and antibiotic susceptibility testing for bacterial sepsis diagnosis and utilization of results by clinicians in Benin: A qualitative study. Front Public Health. 2023; 10: 1088590, doi: 10.3389/fpubh.2022.1088590.

12. Kansak N., Kalender N. Z., Arıcı N., Adaleti R., Aksaray S., Ankaralı H. et al. Comparison of intra-assay and inter-assay reproducibility and positive detection times of two different (BacT/Alert 3D and Autobio BC) commercial blood culture systems. Indian J Med Microbiol. 2025; 53: 100754. doi: 10.1016/j.ijmmb.2024.100754.

13. Hardy L., Vermoesen T., Genbrugge E., Natale A., Franquesa C., Gleeson B. et al. Affordable blood culture systems from China: in vitro evaluation for use in resource-limited settings. EBioMedicine. 2024; 101: 105004. doi: 10.1016/j.ebiom.2024.105004.

14. Ahn K., Lee T., Hwang S., Seo D. M., Uh Y. Comparative performance evaluation of continuous monitoring blood culture systems using simulated septic specimen. Diagnostics (Basel). 2025; 15 (4): 468. doi: 10.3390/diagnostics15040468.

15. Lamy B., Dargère S., Arendrup M. C., Parienti J.-J., Tattevin P. How to optimize the use of blood cultures for the diagnosis of bloodstream infections? A state-of-the art. Front Microbiol. 2016; 7: 697. doi: 10.3389/fmicb.2016.00697.

16. Sig A. K., Ozer-Yildirim D., Gol-Serin B., Guney M. Can prolonged incubation of negative blood cultures show fungal positivity? BAUN Health Sciences Journal. 2023; 12 (3), 543–547. doi: 10.53424/balikesirsbd.1205875.

17. Eix E. F., Nett J. E. Candida auris: epidemiology and antifungal strategy. Annu Rev Med. 2025 Jan; 76 (1): 57–67. doi: 10.1146/annurev-med-061523-021233.

18. De Gaetano S., Midiri A., Mancuso G., Avola M. G., Biondo C. Candida auris outbreaks: current status and future perspectives. Microorganisms. 2024 May 1; 12 (5): 927. doi: 10.3390/microorganisms12050927.

19. Hou X., Lee A., Jiménez-Ortigosa C., Kordalewska M., Perlin D. S., Zhao Y. Rapid detection of ERG11-associated azole resistance and FKS-associated echinocandin resistance in Candida auris. Antimicrob Agents Chemother. 2018 Dec 21; 63 (1): e01811–18. doi: 10.1128/AAC.01811-18.

20. Bhargava A., Klamer K., Sharma M., Ortiz D. Saravolatz L. Candida auris: a continuing threat. Microorganisms. 2025; 13: 652. doi: 10.3390/microorganisms13030652.

21. Shah A. A., Alwashmi A. S. S., Abalkhail A., Alkahtani A. M. Emerging challenges in Klebsiella pneumoniae: Antimicrobial resistance and novel approach, Microb Pathog. 2025; 202: 107399. doi: 10.1016/j.micpath.2025.107399.

22. Gavronski S., Nogueira K. D. S. Time to positivity: a useful parameter to evaluate intensive care unit blood stream infections? Rev Bras Ter Intensiva. 2020 Jun; 32 (2): 326–329. doi: 10.5935/0103-507x.20200049.

23. Zhang H.-M., Ding J.-C., Tang J.-X., Dai L.-T., Ling J.-H., Zou M.-X., Cao X.-W., Lin L.-J., Liu W.-T., Yuan P.-B., Chen D.-Q. Polymicrobial bloodstream infections: a retrospective cohort study on clinical manifestations, co-infection patterns, and survival outcomes, Microb Pathog. 2025; 206: 107774. doi: 10.1016/j.micpath.2025.107774.

24. Vashti A., Mullan J., Nitzberg M. Single-site sampling strategy versus multisite sampling strategy in blood culture collection within the hospital setting: a systematic review. Am J Infect Control. 2025; 53 (10): 1113–1120. doi: 10.1016/j.ajic.2025.07.010.

25. Diekema D. J., Hsueh P., Mendes R. E., Pfaller M. A.Rolston K. V., Sader H. S., Jones R. N. 2019. The microbiology of bloodstream infection: 20-year trends from the SENTRY antimicrobial surveillance program. Antimicrob Agents Chemother. 2019; 63 (7): e00355–19. doi: 10.1128/aac.00355-19.