Recurrent Cases of Periprosthetic Joint Infection Caused by Staphylococcus Aureus: Reinfection or Reactivation of a Pathogen?

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. Staphylococcus aureus is one of the most common pathogens causing periprosthetic joint infection (PJI). Despite the high genetic diversity of S. aureus strains, determining phylogenetic relationships and, consequently, the source of infection is a challenging task that can only be addressed through detailed comparison of the genomes of the obtained isolates.

The aim of the study was to assess the feasibility of differentiating the cases of nosocomial periprosthetic joint infections, using whole-genome sequencing to identify genetic and phenotypic differences between isolates with the prospect of the application of evidence-based treatment strategies.

Methods. Genomes of 20 S. aureus isolates from 13 patients with PJI were sequenced. Standard microbiological tests and in silico analysis of genomes using ResFinder, KmerFinder, spaTyper, and SCCmecFinder programs were employed.

Results. Phylogenetic analysis was performed using core genome reconstruction and identified potential cases of nosocomial infections, as well as cases of recurrent infections. The relatedness of isolates collected between 2012 and 2019 was demonstrated, along with the evolution of their genomes, including the acquisition and loss of antibiotic resistance genes. In one case of recurrent infection, the loss of several genes was observed over a remission period of approximately 5 years. Comparison of phenotypic testing results using the disk diffusion method and resistance predictions based on genome analysis revealed discrepancies for three isolates containing the aac(6’)-aph(2’’) gene, which were resistant to tobramycin and gentamicin but susceptible to amikacin. Based on the treatment outcomes of several recurrent PJI cases, it was hypothesized that radical treatment might be more effective in cases of infections caused by multidrug-resistant nosocomial strains.

Conclusions. Whole-genome sequencing enables the identification of phylogenetically related isolates, with shared genetic and phenotypic properties confirming their relatedness. Against the backdrop of high-dose antibiotic therapy, S. aureus genomes accumulate changes that, through molecular genetic testing, may help to justify the choice of radical treatment strategy for periprosthetic joint infection, such as prosthesis removal.

作者简介

Andrey Kechin

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine of Siberian Branch of the Russian Academy of Science; Novosibirsk State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: a.a.kechin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4822-0251
SPIN 代码: 9252-8834

Cand. Sci. (Biol.)

俄罗斯联邦, Novosibirsk; Novosibirsk

Victoria Borobova

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine of Siberian Branch of the Russian Academy of Science; Novosibirsk State University

Email: v.borobova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4443-3997
俄罗斯联邦, Novosibirsk; Novosibirsk

Taalaibek Sheraliev

Tsivyan Novosibirsk Research Institute of Traumatology and Orthopedics

Email: sheraliev.taalai@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7261-2730
俄罗斯联邦, Novosibirsk

Svetlana Chretien

Tsivyan Novosibirsk Research Institute of Traumatology and Orthopedics

Email: ssonovo64@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-0074-8062
俄罗斯联邦, Novosibirsk

Irina Tromenshleger

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine of Siberian Branch of the Russian Academy of Science

Email: irina510@ngs.ru
ORCID iD: 0009-0006-9543-3547
俄罗斯联邦, Novosibirsk

Vitaliy Pavlov

Tsivyan Novosibirsk Research Institute of Traumatology and Orthopedics

Email: pavlovdoc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8997-7330

Dr. Sci. (Med.), Associate Professor

俄罗斯联邦, Novosibirsk

Maxim Filipenko

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine of Siberian Branch of the Russian Academy of Science

Email: max@niboch.nsc.ru
ORCID iD: 0000-0002-8950-5368
SPIN 代码: 4025-0533

Dr. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Novosibirsk

参考

  1. Божкова С.А., Преображенский П.М., Кочиш А.А., Тихилов Р.М., Артюх В.А., Клиценко О.А. Перипротезная инфекция коленного и тазобедренного суставов — можно ли сравнивать результаты лечения? Травматология и ортопедия России. 2023;29(4):5-13. doi: 10.17816/2311-2905-15526. Bozhkova S.A., Preobrazhensky P.M., Kochish A.A., Tikhilov R.M., Artyukh V.A., Klitsenko O.A. Periprosthetic Knee and Hip Infection — Is It Possible to Compare Treatment Outcomes? Traumatology and Orthopedics of Russia. 2023;29(4):5-13. (In Russian). doi: 10.17816/2311-2905-15526.
  2. Малюченко Л.И., Николаев Н.С., Яковлев В.В., Преображенская Е.В. Среднесрочные результаты лечения перипротезной инфекции с применением спейсеров с углеродным покрытием, импрегнированных серебром. Травматология и ортопедия России. 2023;29(4):14-23. doi: 10.17816/2311-2905-7997. Malyuchenko L.I., Nikolaev N.S., Yakovlev V.V., Preobrazhenskaya E.V. Treating Periprosthetic Joint Infection With Silver-Impregnated Carbon-Coated Spacers: Mid-Term Outcomes. Traumatology and Orthopedics of Russia. 2023;29(4):14-23. (In Russian). doi: 10.17816/2311-2905-7997.
  3. Касимова А.Р., Туфанова О.С., Гордина Е.М., Гвоздецкий А.Н., Радаева К.С., Рукина А.Н. и др. Двенадцатилетняя динамика спектра ведущих возбудителей ортопедической инфекции: ретроспективное исследование. Травматология и ортопедия России. 2024;30(1):66-75. doi: 10.17816/2311-2905-16720. Kasimova A.R., Tufanova O.S., Gordina E.M., Gvozdetsky A.N., Radaeva K.S., Rukina A.N. et al. Twelve-Year Dynamics of Leading Pathogens Spectrum Causing Orthopedic Infection: A Retrospective Study. Traumatology and Orthopedics of Russia. 2024;30(1): 66-75. (In Russian). doi: 10.17816/2311-2905-16720.
  4. Auñón Á., Tovar-Bazaga M., Blanco-García A., García-Cañete J., Parrón R., Esteban J. Does a New Antibiotic Scheme Improve the Outcome of Staphylococcus aureus – Caused Acute Prosthetic Joint Infections (PJI) Treated with Debridement, Antibiotics and Implant Retention (DAIR)? Antibiotics (Basel). 2022;11(7):922. doi: 10.3390/antibiotics11070922.
  5. Wildeman P., Tevell S., Eriksson C., Lagos A.C., Söderquist B., Stenmark B. Genomic characterization and outcome of prosthetic joint infections caused by Staphylococcus aureus. Sci Rep. 2020;10(1):5938. doi: 10.1038/s41598-020-62751-z.
  6. Renz N., Trampuz A., Perka C., Rakow A. Outcome and Failure Analysis of 132 Episodes of Hematogenous Periprosthetic Joint Infections – A Cohort Study. Open Forum Infect Dis. 2022;9(4):ofac094. doi: 10.1093/ofid/ofac094.
  7. Hartman C.W., Daubach E.C., Richard B.T., Lyden E.R., Haider H., Kildow B.J. et al. Predictors of Reinfection in Prosthetic Joint Infections Following Two-Stage Reimplantation. J Arthroplasty. 2022;37(7S):S674-S677. doi: 10.1016/j.arth.2022.03.017.
  8. Bongers J., Jacobs A.M.E., Smulders K., van Hellemondt G.G., Goosen J.H.M. Reinfection and re-revision rates of 113 two-stage revisions in infected TKA. J Bone Jt Infect. 2020;5(3):137-144. doi: 10.7150/jbji.43705.
  9. Honkanen M., Jämsen E., Karppelin M., Huttunen R., Eskelinen A., Syrjänen J. Periprosthetic Joint Infections as a Consequence of Bacteremia. Open Forum Infect Dis. 2019;6(6):ofz218. doi: 10.1093/ofid/ofz218.
  10. Чаплин А.В., Коржанова М., Коростин Д.О. Выявление генов антибиотикорезистентности бактерий в данных полногеномного секвенирования (обзор литературы). Клиническая лабораторная диагностика. 202;66(11):684-688. doi: 10.51620/0869-2084-2021-66-11-684-688. Chaplin A.V., Korzhanova M., Korostin D.O. Identification of bacterial antibiotic resistance genes in next-generation sequencing data (review of literature). Russian Clinical Laboratory Diagnostics. 2021;66(11):684-688. (In Russian). doi: 10.51620/0869-2084-2021-66-11-684-688.
  11. Кубанов A.A., Рунина A.В., Честков A.В., Кудрявцева A.В., Пеков Ю.A., Корвиго И.O. и др. Полногеномное секвенирование российских штаммов Neisseria gonorrhoeae, отнесенных к геногруппе ST 1407. Acta Naturae. 2018;10(3):68-76. doi: 10.32607/20758251-2018-10-3-68-76. Kubanov A.A., Runina A.V., Chestkov A.V., Kudryavtseva A.V., Pekov Y.A., Korvigo I.O. et al. Whole-Genome Sequencing of Russian Neisseria Gonorrhoeae Isolates Related to ST 1407 Genogroup. Acta Naturae. 2018;10(3):68-76. (In Russian). doi: 10.32607/20758251-2018-10-3-68-76.
  12. Фёдоров Е.А., Кретьен С.О., Самохин А.Г., Тикунова Н.В., Корыткин А.А., Павлов В.В. Ближайшие результаты лечения стафилококковой перипротезной инфекции тазобедренного сустава с использованием комбинированной терапии антибиотиками и бактериофагами. Acta Biomedica Scientifica. 2021;6(4):50-63. doi: 10.29413/ABS.2021-6.4.5. Fedorov E.A., Kretien S.O., Samokhin A.G., Tikunova N.V., Korytkin A.A., Pavlov V.V. Short-term results of treatment of staphylococcal periprosthetic hip joint infection with combined antibiotics and bacteriophages treatment. Acta Biomedica Scientifica. 2021;6(4):50-63. (In Russian). doi: 10.29413/ABS.2021-6.4.5.
  13. Nabal Díaz S.G., Algara Robles O., García-Lechuz Moya J.M. New definitions of susceptibility categories EUCAST 2019: clinic application. Rev Esp Quimioter. 2022;35(Suppl 3):84-88. doi: 10.37201/req/s03.18.2022.
  14. Kechin A., Boldyreva D., Borobova V., Boyarskikh U., Scherbak S., Apalko S. et al. An inexpensive, simple and effective method of genome DNA fragmentation for NGS libraries. J Biochem. 2021;170(5):675-681. doi: 10.1093/jb/mvab089.
  15. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014;30(15):2114-2120. doi: 10.1093/bioinformatics/btu170.
  16. Prjibelski A., Antipov D., Meleshko D., Lapidus A., Korobeynikov A. Using SPAdes De Novo Assembler. Curr Protoc Bioinformatics. 2020;70(1):e102. doi: 10.1002/cpbi.102.
  17. Bortolaia V., Kaas R.S., Ruppe E., Roberts M.C., Schwarz S., Cattoir V. et al. ResFinder 4.0 for predictions of phenotypes from genotypes. J Antimicrob Chemother. 2020;75(12):3491-3500. doi: 10.1093/jac/dkaa345.
  18. Clausen P.T.L.C., Aarestrup F.M., Lund O. Rapid and precise alignment of raw reads against redundant databases with KMA. BMC Bioinformatics. 2018;19(1): 307. doi: 10.1186/s12859-018-2336-6.
  19. Larsen M.V., Cosentino S., Rasmussen S., Friis C., Hasman H., Marvig R.L. et al. Multilocus sequence typing of total-genome-sequenced bacteria. J Clin Microbiol. 2012;50(4):1355-1361. doi: 10.1128/JCM.06094-11.
  20. Гостев В.В., Пунченко О.Е., Сидоренко С.В. Современные представления об устойчивости Staphylococcus aureus к бета-лактамным антибиотикам. Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2021;23(4):375-387. doi: 10.36488/cmac.2021.4.375-387. Gostev V.V., Punchenko O.E., Sidorenko S.V. Current concepts of Staphylococcus aureus resistance to beta-lactam antibiotics. Clinical Microbiology and Antimicrobial Chemotherapy. 2021;23(4):375-387. (In Russian). doi: 10.36488/cmac.2021.4.375-387.
  21. Price M.N., Dehal P.S., Arkin A.P. FastTree 2 – approximately maximum-likelihood trees for large alignments. PLoS One. 2010;5(3):e9490. doi: 10.1371/journal.pone.0009490.
  22. Tamura K., Stecher G., Peterson D., Filipski A., Kumar S. MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0. Mol Biol Evol. 2013;30(12):2725-2729. doi: 10.1093/molbev/mst197.
  23. Overbeek R., Olson R., Pusch G.D., Olsen G.J., Davis J.J., Disz T. et al. The SEED and the Rapid Annotation of microbial genomes using Subsystems Technology (RAST). Nucleic Acids Res. 2014;42(Database issue):D206-214. doi: 10.1093/nar/gkt1226.
  24. International Working Group on the Classification of Staphylococcal Cassette Chromosome Elements (IWG-SCC). Classification of staphylococcal cassette chromosome mec (SCCmec): guidelines for reporting novel SCCmec elements. Antimicrob Agents Chemother. 2009;53(12):4961-4967. doi: 10.1128/AAC.00579-09. doi: 10.1128/AAC.00579-09.
  25. Argudín M.A., Dodémont M., Taguemount M., Roisin S., de Mendonça R., Deplano A. et al. In vitro activity of ceftaroline against clinical Staphylococcus aureus isolates collected during a national survey conducted in Belgian hospitals. J Antimicrob Chemother. 2017;72(1):56-59. doi: 10.1093/jac/dkw380.
  26. Hamilton S.M., Alexander J.A.N., Choo E.J., Basuino L., da Costa T.M., Severin A. et al. High-Level Resistance of Staphylococcus aureus to β-Lactam Antibiotics Mediated by Penicillin-Binding Protein 4 (PBP4). Antimicrob Agents Chemother. 2017;61(6):e02727-16. doi: 10.1128/AAC.02727-16.
  27. Henze U.U., Roos M., Berger-Bächi B. Effects of penicillin-binding protein 4 overproduction in Staphylococcus aureus. Microb Drug Resist. 1996;2(2):193-199. doi: 10.1089/mdr.1996.2.193.
  28. Gómez-Sanz E., Torres C., Lozano C., Fernández-Pérez R., Aspiroz C., Ruiz-Larrea F. et al. Detection, molecular characterization, and clonal diversity of methicillin-resistant Staphylococcus aureus CC398 and CC97 in Spanish slaughter pigs of different age groups. Foodborne Pathog Dis. 2010;7(10):1269-1277. doi: 10.1089/fpd.2010.0610.
  29. Feltrin F., Alba P., Kraushaar B., Ianzano A., Argudín M.A., Di Matteo P. et al. A Livestock-Associated, Multidrug-Resistant, Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus Clonal Complex 97 Lineage Spreading in Dairy Cattle and Pigs in Italy. Appl Environ Microbiol. 2015;82(3): 816-821. doi: 10.1128/AEM.02854-15.
  30. Hoekstra J., Zomer A.L., Rutten V.P.M.G., Benedictus L., Stegeman A., Spaninks M.P. et al. Genomic analysis of European bovine Staphylococcus aureus from clinical versus subclinical mastitis. Sci Rep. 2020;10(1):18172. doi: 10.1038/s41598-020-75179-2.
  31. Абаев И.В., Скрябин Ю.П., Кисличкина А.А., Коробова О.В., Мицевич И.П., Мухина Т.Н. и др. Геномный анализ штаммов Staphylococcus aureus клональной линии 30 — возбудителей пищевой инфекции в Российской Федерации. Вестник Российской академии наук. 2017;72(5):346-354. doi: 10.15690/vramn889. Abaev I.V., Skryabin Yu.P., Kislichkina A.A., Korobova O.V., Mitsevich I.P., Mukhina T.N. et al. Genomic analysis of Staphylococcus aureus strains of clonal lineage 30 — causative agents of foodborne infection in the Russian Federation. Bulletin of the Russian Academy of Sciences. 2017;72(5):346-354. (In Russian). doi: 10.15690/vramn889.
  32. Давидович Н.В., Кукалевская Н.Н., Башилова Е.Н., Бажукова Т.А. Основные принципы эволюции антибиотикорезистентности у бактерий (обзор литературы). Клиническая лабораторная диагностика. 2020;65(6): 387-393. doi: 10.18821/0869-2084-2020-65-6-387-393. Davidovich N.V., Kukalevskaya N.N., Bashilova E.N., Bazhukova T.A. General principles of antibiotic resistance evolution in bacteria (review of literature). Russian Clinical Laboratory Diagnostics. 2020;65(6):387-393. (In Russian). doi: 10.18821/0869-2084-2020-65-6-387-393.
  33. Ваганова А.Н., Борисенко С.В., Нестерова Е.В., Трофимова Н.Н., Литвиненко И.В., Петунова Я.Г. и др. Инокулюм-эффект к цефазолину среди чувствительных к метициллину изолятов Staphylococcus aureus, выделенных от пациентов с заболеваниями кожи. Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2021;23(2):205-211. doi: 10.36488/cmac.2021.2.205-211. Vaganova A.N., Borisenko S.V., Nesterova E.V., Trofimova N.N., Litvinenko I.V., Petunova Ya.G. et al. Inoculum effect to cefazolin among methicillin-susceptible Staphylococcus aureus isolates from patients with skin diseases. Clinical Microbiology and Antimicrobial Chemotherapy. 2021;23(2):205-211. (In Russian). doi: 10.36488/cmac.2021.2.205-211.
  34. Mossman A.K., Svishchuk J., Waddell B.J.M., Izydorczyk C.S., Buckley P.T., Hilliard J.J. et al. Staphylococcus aureus in Non-Cystic Fibrosis Bronchiectasis: Prevalence and Genomic Basis of High Inoculum β-Lactam Resistance. Ann Am Thorac Soc. 2022;19(8):1285-1293. doi: 10.1513/AnnalsATS.202108-965OC.
  35. Fathi J., Hashemizadeh Z., Dehkordi R.S., Bazargani A., Javadi K., Hosseini-Nave H. et al. Evaluation of aminoglycoside modifying enzymes, SCCmec, coagulase gene and PCR-RFLP coagulase gene typing of Staphylococcus aureus isolates from hospitals in Shiraz, southwest of Iran. Heliyon. 2022;8(8):e10230. doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e10230.
  36. Spoor L.E., McAdam P.R., Weinert L.A., Rambaut A., Hasman H., Aarestrup F.M. et al. Livestock origin for a human pandemic clone of community-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus. mBio. 2013;4(4):e00356-13. doi: 10.1128/mBio.00356-13.
  37. Boswihi S.S., Udo E.E, Mathew B., Noronha B., Verghese T., Tappa S.B. Livestock-Associated Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus in Patients Admitted to Kuwait Hospitals in 2016-2017. Front Microbiol. 2020;10:2912. doi: 10.3389/fmicb.2019.02912.
  38. Lozano C., Gómez-Sanz E., Benito D., Aspiroz C., Zarazaga M., Torres C. Staphylococcus aureus nasal carriage, virulence traits, antibiotic resistance mechanisms, and genetic lineages in healthy humans in Spain, with detection of CC398 and CC97 strains. Int J Med Microbiol. 2011;301(6):500-505. doi: 10.1016/j.ijmm.2011.02.004.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Figure 1. Results of phylogenetic analysis of genomes of the isolates performed using core genome reconstruction. Isolate numbers are indicated with the date of hospital admission (month and year) and patient numbers. Multidrug-resistant isolates are marked with an asterisk. The distances between nodes reflect genetic differences between the samples. Colors represent patients with recurrent infections: isolates from the same patient are shown in the same color, with the number in parentheses indicating the MLST. Numbers at the nodes of the tree indicate bootstrap support levels. Isolates 3718 and 3809 were used only in the phylogenetic analysis, as they were obtained from patients with infections caused by different microorganisms

下载 (58KB)
索引源数据
3. Figure 2. Genetic relatedness of the isolates, indicating the approximate date of primary arthroplasty for the corresponding patient (triangle) and hospital admission due to PJI (green circles). The dashed line represents the timeline for each patient. Orange and blue lines indicate phylogenetic relatedness of two isolates with fewer than and more than 100 genomic differences, respectively. Above each such line, the number of single nucleotide substitutions, insertions, and deletions distinguishing the two genomes is indicated. A minus sign in a circle denotes prosthesis removal, and the number represents the isolate number

下载 (45KB)
索引源数据
4. Table 3

下载 (138KB)
索引源数据
5. Table 4

下载 (152KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».