Verbesserung der MALDI-TOF-basierten Identifizierung humanpathogener Pilze durch die Erstellung individueller Datenbanken

by Mareike Yinka Bernhard
Doctoral thesis
Date of Examination:2023-12-12
Date of issue:2023-12-12
Advisor:Prof. Dr. Uwe Groß
Referee:Prof. Dr. Uwe Groß
Referee:Prof. Dr. Simone Scheithauer
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-10246

 

 

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Abstract

English

The identification of rare fungal species using MALDI-TOF mass spectrometry is limited by the fact that commercial databases are incomplete or the preparation protocols in routine diagnostics are complex. This dissertation, which consists of three publications, shows that it is possible to use simple means to create your own databases that can close these gaps or can simplify work processes. In the first publication “Yeast On-Target Lysis (YOTL), a Procedure for Making Auxiliary Mass Spectrum Data Sets for Clinical Routine Identification of Yeasts” we show how a simplified sample processing protocol using a minimal database of 6 reference spectra simplifies the work in routine diagnostics could become. The second publication “Towards proteomic species barcoding of fungi - an example using Scedosporium / Pseudallescheria genus isolates” describes the creation of a database with isolates from the Scedosporia / Pseudallescheria complex, which can also be used in clinical routine. In the third publication “CryptoType – datasets for MALDI-TOF based differentiation of Cryptococcus neoformans/gattii complex isolates” we created a dataset of 13 reference spectra for the Biotyper MALDI-TOF MS, which consists of the seven recognized non-hybrid subtypes in the Cryptococcus neoformans / gattii complexes. This subtyping was previously not possible with commercial databases, but here we were able to show that self-created databases can close gaps in commercial databases. These three publications are intended to show the potential for improving the identification of rare fungal species by creating your own databases tailored to your own needs.
Keywords: MALDI-TOF; Candida species identification

German

Der Nachweis von seltenen Pilzspezies mittels MALDI-TOF Massenspektronomie ist dadurch limitiert, dass die kommerziellen Datenbanken lückenhaft, oder die Aufbereitungsprotokolle in der Routinediagnostik aufwendig sind. Die vorliegende Dissertation, die aus drei Publikationen besteht zeigt auf, dass es möglich ist mit einfachen Mitteln eigene Datenbanken zu erstellen, die diese Lücken schließen, oder Arbeitsprozesse vereinfachen. In der ersten Publikation „Yeast On-Target Lysis (YOTL), a Procedure for Making Auxiliary Mass Spectrum Data Sets for Clinical Routine Identification of Yeasts” zeigen wir, wie mittels einer minimalen Datenbank aus 6 Referenzspektren eines vereinfachten Probenaufarbeitungsprotokoll die Arbeit in der Routinediagnostik vereinfacht werden könnte. Die zweite Publikation „Towards proteomic species barcoding of fungi - an example using Scedosporium /Pseudallescheria genus isolates” beschreibt das Herstellen einer Datenbank mit Isolaten aus dem Scedosporien/Pseudallescheria-Komplex, die auch in der klinischen Routine anwendbar ist. In der dritten Publikation „CryptoType – datasets for MALDI-TOF based differentiation of Cryptococcus neoformans/gattii complex isolates” haben wir ein Datenset aus 13 Referenzspektren für den Biotyper MALDI-TOF MS erstellt, welches aus den sieben anerkannten nicht-hybriden Subtypen in den Cryptococcus neoformans / gattii-Komplexen besteht. Diese Subtypisierung war bisher mit den kommerziellen Datenbanken nicht möglich, hier konnten wir aufzeigen, dass selbsterstellte Datenbanken Lücken der kommerziellen Datenbanken schließen können. Diese drei Publikationen sollen zeigen, welches Potential zur Verbesserung der Identifikation seltener Pilzspezies die Erstellung eigener, auf die eigenen Bedürfnisse angepassten Datenbaken steckt.
 
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