通讯作者: 刘赛朵, liusaiduo@163.com

DOI：10.12201/bmr.202603.00101

• 摘要：目的 评估基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（Matrix-Assisted Laser Desorption/ Ionization Time of Flight Mass Spectrometry，MALDI-TOF MS）快速鉴定结核分枝杆菌复合群（Mycobacterium tuberculosis complex，MTBC）及预测利福平（rifampicin，RIF）、异烟肼（isoniazid，INH）耐药的价值。方法 前瞻性收集150例疑似肺结核患者标本，以培养及表型药敏为金标准。经前处理后，分别采用MALDI-TOF MS直接检测法和短期培养富集后检测。利用机器学习分析蛋白指纹谱，构建耐药预测模型。结果 短期培养后，MALDI-TOF MS对MTBC鉴定成功率达96.15%（125/130）。筛选出26个耐药相关差异蛋白峰。随机森林模型预测RIF耐药的AUC为0.93，敏感度91.70%、特异度89.30%；预测INH耐药的AUC为0.88。模型预测与基因型耐药高度相符。结论 MALDI-TOF MS联合短期培养能高效鉴定MTBC，基于蛋白指纹谱的机器学习模型可准确预测RIF与INH耐药，为结核病快速诊断及耐药筛查提供了新策略

  提交时间：2026-03-23

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