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Evaluation of the contribution of shotgun metagenomics in the microbiological diagnosis of liver abscesses - 13/10/23

Doi : 10.1016/j.jinf.2023.08.004 
Hadrien Kimseng a, b, Geoffrey Rossi c, Maxime Danjean a, b, Bryan Jimenez-Araya a, b, Camille Chaligne c, Adrien Galy a, b, d, Bérénice Souhail a, b, d, Frédéric Bert e, Véronique Leflon e, Vincent Fihman a, b, Amandine Caillault f, Vanessa Demontant g, Sarah Seng g, Elisabeth Trawinski g, Melissa N.’Debi g, Laure Boizeau g, Hervé Jacquier a, b, Maxime Ronot h, Edouard Reizine i, Vincent Le Roy j, Agnès Lefort c, k, Christophe Rodriguez a, f, g, Raphaël Lepeule a, b, d, Paul-Louis Woerther a, b, g,
a Department of Microbiology, Henri Mondor Hospital, AP-HP, University of Paris-Est, Créteil, France 
b EA 7380 Dynamyc, EnvA, UPEC, University of Paris-Est, Créteil, France 
c Department of Internal Medicine, Beaujon Hospital, GHU AP-HP Nord-Université Paris Cité, Clichy, France 
d Antimicrobial Stewardship Team, Henri Mondor Hospital, AP-HP, University of Paris-Est, Créteil, France 
e Department of Microbiology, Beaujon Hospital, GHU AP-HP Nord-Université Paris Cité, Clichy, France 
f INSERM U955, IMRB Institute, Créteil, France 
g NGS Platform, IMRB Institute, Créteil, France 
h Department of Radiology, Beaujon Hospital, GHU AP-HP Nord-Université Paris Cité, Clichy, France 
i Department of Radiology, Henri Mondor Hospital, AP-HP, Créteil, France 
j Department of Hepatology, Henri Mondor Hospital, AP-HP, Créteil, France 
k IAME, UMR1137, Université Paris-Cité, Paris, France 

Correspondence to: Laboratoire de Microbiologie, Hôpital Henri-Mondor, Assistance Publique – Hôpitaux de Paris, 51, avenue du Maréchal de Lattre de Tassigny, 94010 Créteil, France.Laboratoire de Microbiologie, Hôpital Henri-Mondor, Assistance Publique – Hôpitaux de Paris51, avenue du Maréchal de Lattre de TassignyCréteil94010France

Summary

Background

Shotgun metagenomics (SMg) sequencing has gained a considerable interest, as it enables the detection of any microorganisms through a single analysis. Due to the limitations of standard microbiological approaches, the microbial documentation of liver abscesses (LA), which is crucial for their medical management, can be difficult. Here we aimed to compare the performance of SMg with standard approaches for the microbiological documentation of LA.

Methods

In this retrospective study conducted at two centers, we compared the results of standard microbiology with metagenomics analysis of consecutive LA samples. For samples tested positive for Klebsiella pneumoniae, we compared the analysis of virulence and resistance genes using metagenomics data to whole-genome sequencing of corresponding isolates obtained in culture.

Results

Out of the 62 samples included, standard approaches and SMg yielded documentation in 80.6% and 96.8%, respectively. In 37.1% (23/62) of cases, both methods showed identical results, whereas in 43.5% (27/62) of cases, the samples were positive by both methods, but SMg found additional species in 88.9% (24/27), mostly anaerobes. When the standard approaches were negative, the SMg was able to detect microorganisms in 80.0% of cases (8/10). Overall, SMg identified significantly more microorganisms than culture (414 vs.105; p<0.05). K. pneumoniae genome analysis was able to detect resistance and virulence genes with a level of sensitivity depending on the depth of sequencing.

Discussion

Overall, we showed that SMg had better performance in detecting and identifying microorganisms from LA samples and could help characterizing strain’s resistome and virulome. Although still costly and requiring specific skills and expensive equipment, MGs methods are set to expand in the future.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical Abstract




ga1

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Keywords : Metagenomics, Next generation sequencing, Infectious diseases, Diagnosis, Liver abscesses


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Vol 87 - N° 5

P. 365-372 - novembre 2023 Retour au numéro
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  • Single-cell RNA-sequencing reveals heterogeneity and intercellular crosstalk in human tuberculosis lung
  • Lin Wang, Hui Ma, Zilu Wen, Liangfei Niu, Xinchun Chen, Haiying Liu, Shulin Zhang, Jianqing Xu, Yijun Zhu, Hongwei Li, Hui Chen, Lei Shi, Laiyi Wan, Leilei Li, Meiyi Li, Ka-Wing Wong, Yanzheng Song

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