Modern technologies of early diagnosis of wound infection

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents an analysis of the data of modern literature devoted to the study of early diagnosis of wound infection. It is well known that wound healing is a very complex and dynamic mechanism of wound re-epithelialization. At the same time, the normal microflora of the skin plays an important function for maintaining homeostasis and the formation of the skin. There are about 1000 species of microorganisms belonging to the normal flora of human skin and do not cause any harm to healthy people. At the same time, there are microorganisms that, when they enter the wound, lead to the development of infectious complications of wounds as a result of a violation of the integrity of the skin. They include both gram-positive (Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis) and gram-negative bacteria (Escherichia coli, Proteus mirabilis, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter spp., Morganella spp., etc.). Early detection of these microorganisms will contribute to timely and high-quality treatment of wound infection. Currently, there are certain conditions that limit the use of microbiological research methods used to establish a clinical diagnosis of wound infection (long duration, labor intensity, required level of qualification of specialists, etc.). This dictates the need to develop new, fast and easy-to-use methods for diagnosing wound infection. To this end, a group of researchers from Russia (Skolkovo Institute of Science and Technology) and the USA (University of Texas at Austin) have recently developed wearable sensors for the diagnosis of wound infection. These sensors can be embedded in wound dressings and are able to detect certain biomarkers indicating the presence of wound infection. Among these biomarkers, pH and uric acid are the most commonly used, but there are many others (lactic acid, oxygenation, inflammatory mediators, bacterial metabolites or the bacteria themselves). Currently, the development of microelectronics, the emergence of biochemical sensors, active microfluidics and painless microneedles have led to the creation of new generations of wearable biosensors that provide completely new opportunities in the fight against wound infection.

About the authors

Sergey A. Svistunov

Military Medical Academy

Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8138-5103

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

Alexander A. Kuzin

Military Medical Academy

Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9154-7017

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Denis A. Zharkov

Military Medical Academy

Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5690-2861

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

Evgeny V. Lantsov

Military Medical Academy

Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7462-173X

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

Sergey A. Morozov

Military Medical Academy

Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8069-6148

Adjunct

Russian Federation, Saint Petersburg

Irina A. Svistunova

Saint Petersburg State Agrarian University

Email: mackary@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1670-2720
Russian Federation, Saint Petersburg

Vitaly V. Shkarupa

Military Medical Academ

Author for correspondence.
Email: izvestiavmeda@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-6162-1834
Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Cassini A, Högberg LD, Plachouras D, et al. Attributable deaths and disability-adjusted life-years caused by infections with antibiotic-resistant bacteria in the EU and the European economic area in 2015: a population-level modelling analysis. Lancet Infect Dis. 2019;19(1):56–66. doi: 10.1016/S1473-3099(18)30605-4
  2. Magnano San Lio R, Favara G, Maugeri A, et al. How antimicrobial resistance is linked to climate change: an overview of two intertwined global challenges. Int J Environ Res Public Health. 2023;20(3):1681. doi: 10.3390/ijerph20031681
  3. Svistunov SA, Kuzin AA, Suborova TN, et al. Features and directions for the prevention of health care-associated infections at the stage of specialized medical care. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2019;21(3):174–177. (In Russ.)
  4. Potaturkina-Nesterova NI, ed. Skin microbiota in normal and pathological conditions. Ul’yanovsk: UlGTU Publishing Hоuse; 2014. 113 p. (In Russ.)
  5. Bizina EV, Farafonova OV, Tarasova NV, Ermolaeva TN. Synthesis and application of magnetic molecularly imprinted tetracycline polymer nanoparticles in a piezoelectric sensor. Sorbcionny’e i khromatograficheskie processy. 2021;21(2):177–186. (In Russ.) doi: 10.17308/sorpchrom.2021.21/3352
  6. Gulij OI, Zajcev BD, Alsove’jdi AKM., et al. Biosensor systems for the determination of antibiotics. Biofizika. 2021;66(4):657–667. (In Russ.) doi: 10.31857/S0006302921040050
  7. Ogarkov PI, Kuzin AA, Svistunov SA, et al. Promising technologies in the system of ensuring the sanitary and epidemiological welfare of troops. Military Medical Journal. 2016;337(3):92–94. (In Russ.) EDN: WQUTHP
  8. Trishkin DV, Fisun AYa, Kryukov EV, Vertiy BD. Military medicine and modern wars: historical experience and forecasts of what to expect and what to prepare for. In: State and prospects for the development of modern science in the direction of «Biotechnical systems and technologies»: Collection of articles of the III All-Russian Scientific and Technical Conference, Anapa. 2021 May 27–28. Anapa: Voenny’j innovacionny’j texnopolis “E’RA” Publ.; 2021. P. 8–16. (In Russ.) EDN UHYZMB
  9. Ahmed A, Rushworth JV, Hirst NA, Millner PA. Biosensors for whole-cell bacterial detection. Clin Microbiol Rev. 2014;27(3):631–646. doi: 10.1128/CMR.00120-13
  10. Barchitta M, Quattrocchi A, Maugeri A, et al. The “Obiettivo Antibiotico” campaign on prudent use of antibiotics in Sicily, Italy: the pilot phase. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(9):3077. doi: 10.3390/ijerph17093077
  11. Caygill RL, Blair GE, Millner PA. A review on viral biosensors to detect human pathogens. Anal Chim Acta. 2010;681(1–2):8–15. doi: 10.1016/j.aca.2010.09.038
  12. Chinnappan R, Eissa S, Alotaibi A, et al. In vitro selection of DNA aptamers and their integration in a competitive voltammetric biosensor for azlocillin determination in waste water. Anal Chim Acta. 2020;1101:149–156. doi: 10.1016/j.aca.2019.12.023
  13. Cоleman WB, Tsоgalis GJ, eds. Diagnostic Molecular Pathology. A Guide to Applied Molecular Testing. Academic Press Elsevier Inc.; 2016. P. 541–561
  14. Duyen TT, Matsuura H, Ujiie K, et al. Paper-based colorimetric biosensor for antibiotics inhibiting bacterial protein synthesis. J Biosci Bioeng. 2017;123(1):96–100. doi: 10.1016/j.jbiosc.2016.07.015
  15. Gandra S, Alvarez-Uria G, Turner P, et al. Antimicrobial resistance surveillance in low-and middle-income countries: Progress and challenges in eight south Asian and southeast Asian countries. Clin Microbiol Rev. 2020;33(3):e00048–19. doi: 10.1128/CMR.00048-19
  16. Hendriksen RS, Bortolaia V, Tate H, et al. Using genomics to track global antimicrobial resistance. Front Public Health. 2019;7:242. doi: 10.3389/fpubh.2019.00242
  17. Justino CIL, Duarte AC, Rocha-Santos TAP. Recent progress in biosensors for environmental monitoring: a review. Sensors (Basel). 2017;17(12):2918. doi: 10.3390/s17122918
  18. Karbelkar AA, Furst AL. Electrochemical diagnostics for bacterial infectious diseases. ACS Infect Dis. 2020;6(7):1567–1571. doi: 10.1021/acsinfecdis.0c00342
  19. Lai LM, Goon IY, Chuah K, et al. The biochemiresistor: an ultrasensitive biosensor for small organic molecules. Angew Chem Int Ed Engl. 2012;51(26):6456–6459. doi: 10.1002/anie.201202350
  20. Lau S, Fei J, Liu H, et al. Multilayered pyramidal dissolving microneedle patches with flexible pedestals for inproving effective drug delivery. J Control Release. 2017;265:113–119. doi: 10.1016/j.jconrel.2016.08.031
  21. Laxminarayan R, Van Boeckel T, Frost I, et al. The lancet infectious diseases commission on antimicrobial resistance: 6 years later. Lancet Infect Dis. 2020;20(4):e51–60. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30003-7
  22. Liu Y, Hua X, Zhang M, et al. Recovery of steviol glycosides from industrial stevia by-product via crystallization and reversed-phase chromatography. Food Chem. 2021;344:128716. doi: 10.1016/j.foodchem.2020.128726
  23. Majdinasab M, Mitsubayashi K, Marty JL. Optical and electrochemical sensors and biosensors for the detection of quinolones. Trends Biotechnol. 2019;37(8):898–915. doi: 10.1016/j.tibtech.2019.01.004
  24. Munk P, Knudsen BE, Lukjancenko O, et al. Author correction: abundance and diversity of the faecal resistome in slaughter pigs and broilers in nine European countries. Nat Microbiol. 2018;3(10):1186. doi: 10.1038/s41564-018-0241-4
  25. Nag P, Sadani K, Mohapatra S, Mukherji S. Evanescent wave optical fiber sensors using enzymatic hydrolysis on nanostructured polyaniline for detection of β-lactam antibiotics in food and environment. Anal Chem. 2021;93(4):2299–2308. doi: 10.1021/acs.analchem.0c04169
  26. Guliy OI, Bunin VD. Electro-optical Analysis as Sensing System for Detection and Diagnostics of Bacterial Cells. In: Chandra P, Pandey LM, eds. Biointerface Engineering: Prospects in Medical Diagnostics and Drug Delivery. Singapore: Springer, 2020. P. 233–254. doi: 10.1007/978-981-15-4790-4_11
  27. Guliy OI, Zaitsev BD, Borodina IA. New approach for determination of antimicrobial susceptibility to antibiotics by an acoustic sensor. Appl Microbiol Biotechnol. 2020;104(3):1283–1290. doi: 10.1007/s00253-019-10295-2
  28. Rizzo L, Manaia C, Merlin C, et al. Urban wastewater treatment plants as hotspots for antibiotic resistant bacteria and genes spread into the environment: a review. Sci Total Environ. 2013;447:345–360. doi: 10.1016/j.scitotenv.2013.01.032
  29. Simoska O, Stevenson KJ. Electrochemical sensors for rapid diagnosis of pathogens in real time. Analyst. 2019;144(22):6461–6478. doi: 10.1039/C9AN01747J
  30. Yang Y, Liu G, Ye C, Liu W. Bacterial community and climate change implication affected the diversity and abundance of antibiotic resistance genes in wetlands on the Qinghai-Tibetan plateau. J Hazard Mater. 2019;361:283–293. doi: 10.1016/j.jhazmat.2018.09.002
  31. Yoo SM, Lee SY. Optical biosensors for the detection of pathogenic microorganisms. Trends Biotechnol. 2016;34(1):7–25. doi: 10.1016/j.tibtech.2015.09.012
  32. Gowers SAN, Freeman DME, Rawson TM, et al. Development of a Minimary Invasive Microneedle-Based Sensor for Continuouns Monitoring of ß-Lactam Antibiotic Concentration in Vivo. ACS Sens. 2019;4(4):1072–1080. doi: 10.1021/acsensors.9b00288
  33. Berchmans S, Bandodkar A, Jia W, et al. An epidermal alkaline re Chargeable Ag-Zn printable tattoo battery for Wearable electronics. Journal of Materials Chemistry A. 2014;2:15788–15795. doi: 10.1039/C4TA03256J
  34. Sotnikov DV, Zherdev AV, Dzantiev BB. Detection of intermolecular interactions based on registration of surface plasmon resonance. Advances in biological chemistry. 2015;55:391–420. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. ILLUMINATE® device from Indian company Adiuvo Diagnostics

Download (61KB)
3. Fig. 2. MolecuLight i:X® device from the Canadian company MolecuLight Inc

Download (124KB)
4. Fig. 3. The company’s MolecuLight DX™ device is capable of detecting most pore firin-producing bacteria at elevated bacterial loads (>104 CFU/g)

Download (125KB)
5. Fig. 4. Photo of a foot wound. Red fluorescence (arrow) indicate the presence and location of bacterial colonies

Download (110KB)
6. Fig. 5. Photo of the wound. Blue fluorescence (arrow) indicates the presence of Pseudomonas aeruginosa

Download (169KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».