Ниже — готовый учебный кейс для студентов $бактериология/микробиология/эпидемиология/биоинформатика/инфекционныйконтроль$. Он включает сценарий, описание набора данных $структураипример$, учебные задания с подсказками по методам анализа, ожидаемые результаты/интерпретацию и рекомендации по стратегии контроля на уровне больницы и региона. Также — критерии оценивания и расширенные задания для сильных студентов.

Название кейса
Анализ геномных и эпидемиологических данных по вспышке антибиотикорезистентной бактерии в сети больниц: от SNP-анализа до стратегии контроля распространения

Цели обучения

Научиться интегрировать геномные и эпидемиологические данные для обнаружения кластеров передачи;Определять механизмы устойчивости $хромосомныемутацииvsплазмиды/мобильныеэлементы$;Оценивать временно-пространственные паттерны распространения;Разрабатывать практические меры инфекционного контроля и региональной стратегии на основе результатов анализа;Критически оценивать ограничения данных и этические/практические аспекты вмешательств.

Сценарий $кратко$ В течение 8 недель в городской больнице $БольницаA$ зафиксировано резкое увеличение изолятов Enterobacterales с устойчивостью к карбапенемам. Параллельно несколько похожих изолятов были выделены в двух других лечебных учреждениях региона $БольницаBиC$ и в одном реабилитационном центре. Биоинформатическая лаборатория региона провела WGS для 72 изолятов и предоставила SNP-матрицу, файлы с присутствием резистентных генов/плазмид, краткую эпидемиологическую аннотацию $датавзятия,отделение,переноспациенты,контактсИТУ/катетерами$, и фенотипы по основным антибиотикам. Ваша задача — проанализировать данные, выявить источники и пути распространения, и предложить стратегию контроля в больнице и на уровне региона.

Описание набора данных $структура$ 1) metadata.csv — по образцу:

isolate_id — уникальный IDhospital — A / B / C / Rehapward — ICU / Surgery / Med / LongTerm / ERcollection_date — YYYY-MM-DDpatient_id — псевдонимadmission_datetransfer_from — если был перевод $названиеучреждения$device — e.g., central_line / urinary_catheter / noneoutcome — discharged / deceased / ongoingcolonization_vs_infection — colonization / infectionrecent_antibiotics — list $последние30дней$contact_cases — количество известных контактов

2) snp_alignment.fasta — выровненная последовательность $coregenomealignment$ всех изолятов
3) snp_matrix.tsv — матрица SNP $позиции\times изоляты$ или VCF
4) resistance_genes.tsv — результаты поиска по ResFinder/ARIBA $gene,identity,coverage,contig,putativ{e}_{l}ocation$ 5) plasmid_replicons.tsv — PlasmidFinder результаты $reptypes$ 6) mlst.tsv — MLST типы
7) antibiotic_susceptibility.csv — MIC/диск-диффузия результаты по ключевым антибиотикам
8) optional: metadata_region.csv — список пациентов, переведённых между учреждениями за период

Небольшой пример строки из metadata:
isolate_id,isolate_code,hospital,ward,collection_date,patient_id,admission_date,transfer_from,device,colonization_vs_infection,recent_antibiotics
ISO001,AB-001,A,ICU,2025-02-03,PAT001,2025-01-20,none,central_line,infection,"meropenem;vancomycin"

Задания для студентов $разбитынамодули$

Модуль 1 — QC и базовая характеристика
Задачи:

Проверить метаданные на пропуски/нестыковки $даты,повторяющиесяID$.Оценить состав выборки по больницам/палатам/времени.Построить таблицы частот: по неделям, по отделению, по устройствам.

Подсказки по методам:

Простая дескриптивная статистика $R/Pythonpandas$.Визуализация временного ряда $эпидемиологическаякривая$.

Ожидаемый результат/интерпретация:

Определение периодов вспышки, отделений с повышенной нагрузкой, наличия переносов между отделениями/учреждениями.

Модуль 2 — филогенетический анализ и кластеризация
Задачи:

Построить филогенетическое дерево по core-genome SNP-ам.Определить кластеры $thresholdSNP,e.g.,\le 10SNPs$ и сопоставить их с эпидемиологией.Выявить предполагаемые внутрибольничные и межбольничные передачи.

Подсказки по методам:

Использовать IQ-TREE / RAxML / FastTree для дерева; визуализировать в FigTree, R $ggtree$, Nextstrain/Microreact.Порог для «возможной недавней передачи» определяется литературами для конкретного вида; в кейсе предложите 0–10 SNP как стартовую гипотезу, но обсудите чувствительность результата к порогу.Можно дополнительно сделать минимальное остовное дерево $MST$.

Ожидаемый результат/интерпретация:

Дерево показывает несколько тесно связанных клонов; один крупный кластер включает изоляты из ICU Больницы A и несколько из Больницы B => возможный перенос через переводы пациентов/персонал или общие процедуры.Другие кластеры локализованы в реабилитационном центре, возможно независимое внедрение.

Модуль 3 — анализ резистентности и мобильно-генетических элементов
Задачи:

Определить, какие гены устойчивости присутствуют и где они локализованы $контекст:плазмида/хромосома$.Сопоставить профиль генов с фенотипическими тестами $согласованность/несогласованность$.Оценить распространение плазмидных репликонов по изолятам и связь с клиническими данными.

Подсказки по методам:

Анализ результатов ResFinder/PlasmidFinder; при наличии контигов — осмотреть соседство генов $contigcontext$.Сравнить профили по кластерам: если один и тот же резистентный ген с одинаковым репликоном встречается в разных кластерах — возможно горизонтальное распространение плазмиды.

Ожидаемый результат/интерпретация:

Например: blaKPC обнаружен на плазмиде IncFII в большинстве изолятов крупного кластера; у нескольких изолятов из другого кластера обнаружен тот же репликон и blaKPC => свидетельство передачи плазмидной конструкции между штаммами.Несогласованности $генесть,нофенотиппоказываетчувствительность$ требуют проверки MIC/анализа экспрессии/артефактов.

Модуль 4 — временная и пространственная реконструкция
Задачи:

Провести временной анализ $эпидемиологическоеокно:ктобылпервичнымслучаем?естьлипереходысвязанысдатамипереводов?$.Наложить данные по перемещениям пациентов и отделениям на дерево/кластерную структуру.

Подсказки по методам:

Простая временная визуализация: timeline per patient; совместить с деревом $time-resolvedtree$.При желании — использовать BEAST / Treedater для оценки скорости накопления SNP $придостаточнойвременнойглубине$.

Ожидаемый результат/интерпретация:

Выявление вероятного направления распространения $например,изICUA\to хирургияA\to переводывB$.Определение «холдингов» и точек риска $катетерныеотделения,устройства,реабилитационныйцентркакрезервоар$.

Модуль 5 — формулировка вмешательств и стратегии
Задачи:

На основе результатов анализа предложить конкретные меры в двух масштабах:
a) Больница $A$ — краткосрочные и среднесрочные меры.
b) Регион — координация между учреждениями, мониторинг, политика перевода пациентов.Оценить трудозатраты и ограничения каждой меры и предложить ключевые показатели $KPIs$ для мониторинга эффективности.

Подсказки по мерам $безлабораторныхинструкций$:

Краткосрочные меры в больнице: усиленный контроль за гигиеной рук, контактный режим/изоляция для пациентов из кластера, cohorting пациентов и персонала, усиленная уборка и дезинфекция, аудит использования устройств $катетеры$, ограничение внутрибольничных переносов, активный скрининг контактных пациентов.Среднесрочные: пересмотр антибактериальной политики $антибиотик-стewardship$, мониторинг очистки водоисточников/сантехники, регулярные исследования окружающей среды при подозрении на источник $толькорекомендации—непротоколызаборапроб$.Региональные меры: обмен данными о случаях и геномных данных $безопаснаяконфиденциальнаяплатформа$, введение протоколов при переводе пациентов $скрининг/информирование$, создание регионального реестра резистентности, план действий при обнаружении плазмидного распространения $т.н.outbreakresponse$.

Критические моменты для обсуждения:

Если устойчивость плазмидно-посредованная, меры ограничения только внутри отделения могут быть недостаточны — нужен контроль передач через переводы/реабилитационные центры.Баланс между правом пациента/информированием и необходимостью общественного здравоохранения.

Ожидаемые рекомендации $пример$

Непосредственно в Больнице A:
Немедленно ввести контактную изоляцию для всех известных носителей кластера и cohorting персонала.Активный скрининг пациентов, которые делили палаты/оборудование с кейсами за последние 14 дней.Ограничить перевод пациентов из ICU пока не проведено расследование; при переводах — информировать принимающее учреждение о риске.Усилить меры антимикробной политики: отсрочить использование карбапенемов, внедрить протоколы согласования назначения.Провести аудит соблюдения на уровне процедур по уходу за катетерами и стерильным манипуляциям.На региональном уровне:
Координация между больницами B и C: обмен геномными данными и эпидемиологической информацией; временное приостановление нерутинных переводов/реадмиссий без скрининга.Создать регламент уведомления о выявлении плазмидно-переносимой устойчивости, совместные учения по outbreak response.Наладить регулярный приветственный обмен $еженедельныесводки$ и единую базу резистентных штаммов $доступограничен$.Разработать план мониторинга эффективности $KPIs$: снижение числа новых случаев/1000 пациенто-дней, уменьшение распространения генов в регионе, соблюдение мер IPC = >90% при аудитах.

Модуль 6 — представление результатов и коммуникация
Задачи:

Подготовить краткий отчёт для руководства больницы $1–2страницы$ и презентацию для регионального комитета $10–12слайдов$.Сформулировать ключевые сообщения для персонала и для пациентов/семей $простымпонятнымязыком$.

Подсказки:

Для руководства — фокус на фактах, рисках, ресурсах и немедленных действиях.Для персонала — однозначные практические инструкции $handhygiene,contactprecautions$.Для публики — избегать паники, объяснить план действий и что делается для их защиты.

Дополнительные $расширенные$ задания для сильных студентов

Реконструкция сети передачи $transmissiontree$ с использованием genomics-aware методов $e.g.,TransPhylo,phyloscanner$.Анализ плазмидной архитектуры $circularization,сравнениеконтигов$ и поиск мобильных элементных генов рядом с резистентностью.Моделирование эффективности вмешательств $SIR-подобныемодели$ для разных сценариев мер $скринингприпереводахvsусиленнаягигиенарук$.

Ограничения кейса и критическое мышление

Обсуждение возможных источников ошибки: низкое покрытие секвенирования, ошибки в датах/metadata, смешанные инфекции, неоднозначная локализация генов на контгах.Этические проблемы: приватность пациентов, риск стигматизации учреждений, необходимость быстрого, но осторожного информирования других учреждений.

Оценивание $рубрика$

QC и описание данных $15$: полнота, корректность, визуализации.Филогенетика и кластерный анализ $25$: корректность методов, аргументация threshold, интерпретация.Анализ генов/плазмид $20$: сопоставление с фенотипами, выводы о механизмах распространения.Практические рекомендации $25$: обоснованность мер, реалистичность, приоритетность действий и KPI.Презентация и коммуникативные материалы $15$: ясность, адаптация под аудитории.

Материалы и инструменты $рекомендации$

Языки/пакеты: R $tidyverse,ggtree,ape$, Python $pandas,scikit-bio$.Филогенетика: IQ-TREE, FastTree, MAFFT $еслинужнособратьalignment$.Резистентность: ResFinder, Abricate, PlasmidFinder $данныеужевнаборе$.Визуализация/публикация: Microreact, Nextstrain $дляинтерактивныхкарт/деревьев$.Модели передачи: TransPhylo, BEAST $дляпродвинутыхзадач$.
$Нетребуетсялабораторныхпротоколов—кейсфокусируетсянаанализеданныхивмешательствахпоконтролюинфекции.$

Пример ожидаемых выводов $образецправильногоответа$

Вывод 1: Большой кластер $n\approx 34$ с ≤5 SNP различиями, большинство — ICU Больницы A с несколькими переносами в отделение хирургии и в Больницу B, что указывает на недавнюю внутрибольничную передачу и возможные межбольничные переносы через пациентов.Вывод 2: blaKPC $илидругойвыбранныйгендлякейса$ обнаружен преимущественно на плазмиде репликона IncFII; идентичная плазмида у изолятов разных MLST — свидетельство горизонтального переноса плазмиды.Рекомендация: немедленные меры IPC в Больнице A $изоляция,скринингконтактных,cohorting$, приостановка неблагоприятных переводов, региональная координация, усиление Антибиотик-стewardship, тестирование персонала/окружающей среды в приоритетных точках $порезультатамэпидемиологическогоанализа$.KPI: снижение новых случаев на 50% в течение 8 недель после введения мер; 90% соблюдения контактовых мер при аудитах.

Вариант генерации имитационного набора данных $еслинужно$

При желании преподаватель может сгенерировать синтетические данные: 72 последовательности с определённым деревом, добавить метаданные с датами и переводами, встроить плазмидный ген, распределённый по кластерам. Для этого подойдут инструменты симуляции $simulome,INDELible$ или ручная модификация alignment. $Примечание:предоставляйтетолькосинтетическиеданные;невключайтеинструкциипосозданиюреальныхштаммов.$

Этические и правовые замечания $дляобсуждениясостудентами$

Конфиденциальность пациентов при обмене данными; правовой статус уведомлений между учреждениями.Сообщение общественности: как сбалансировать прозрачность и предотвращение паники.Приоритеты распределения ресурсов: когда начинать массовый скрининг/дезинфекцию и как оценивать стоимость/эффективность.

Заключение
Этот кейс даёт студентам реалистичную задачу по интеграции геномики и эпидемиологии для управления реальной проблемой — распространением антибиотикорезистентности. Он нацелен на развёрнутую работу в группах: от первичного анализа данных до формулирования практических политик и коммуникации с клиническими и административными стейкхолдерами.

Если хотите, я могу:

1) подготовить пример синтетического датасета $CSV+alignment$ для практических занятий;2) предложить набор контрольных вопросов/витринных ответов для экзамена;3) адаптировать кейс под определённый уровень студентов $бакалавры/магистры/врачи-инфекционисты$.