Metagenomic next-generation sequencing (NGS) of cerebrospinal fluid (CSF) has the potential to identify a broad range of pathogens in a single test.In a 1-year, multicenter, prospective study, we investigated the usefulness of metagenomic NGS of CSF for the diagnosis of infectious meningitis and encephalitis in hospitalized patients. All positive tests for pathogens on metagenomic NGS were confirmed by orthogonal laboratory testing. Physician feedback was elicited by teleconferences with a clinical microbial sequencing board and by surveys. Clinical effect was evaluated by retrospective chart review.We enrolled 204 pediatric and adult patients at eight hospitals. Patients were severely ill: 48.5% had been admitted to the intensive care unit, and the 30-day mortality among all study patients was 11.3%. A total of 58 infections of the nervous system were diagnosed in 57 patients (27.9%). Among these 58 infections, metagenomic NGS identified 13 (22%) that were not identified by clinical testing at the source hospital. Among the remaining 45 infections (78%), metagenomic NGS made concurrent diagnoses in 19. Of the 26 infections not identified by metagenomic NGS, 11 were diagnosed by serologic testing only, 7 were diagnosed from tissue samples other than CSF, and 8 were negative on metagenomic NGS owing to low titers of pathogens in CSF. A total of 8 of 13 diagnoses made solely by metagenomic NGS had a likely clinical effect, with 7 of 13 guiding treatment.Routine microbiologic testing is often insufficient to detect all neuroinvasive pathogens. In this study, metagenomic NGS of CSF obtained from patients with meningitis or encephalitis improved diagnosis of neurologic infections and provided actionable information in some cases. (Funded by the National Institutes of Health and others; PDAID ClinicalTrials.gov number, NCT02910037.).

We report unbiased metagenomic detection of chikungunya virus (CHIKV), Ebola virus (EBOV), and hepatitis C virus (HCV) from four human blood samples by MinION nanopore sequencing coupled to a newly developed, web-based pipeline for real-time bioinformatics analysis on a computational server or laptop (MetaPORE). At titers ranging from 107–108 copies per milliliter, reads to EBOV from two patients with acute hemorrhagic fever and CHIKV from an asymptomatic blood donor were detected within 4 to 10 min of data acquisition, while lower titer HCV virus (1 × 105 copies per milliliter) was detected within 40 min. Analysis of mapped nanopore reads alone, despite an average individual error rate of 24 % (range 8–49 %), permitted identification of the correct viral strain in all four isolates, and 90 % of the genome of CHIKV was recovered with 97–99 % accuracy. Using nanopore sequencing, metagenomic detection of viral pathogens directly from clinical samples was performed within an unprecedented <6 hr sample-to-answer turnaround time, and in a timeframe amenable to actionable clinical and public health diagnostics.

Objectives There is increasing evidence that polymorphism of the ABCB1 (MDR1) gene contributes to interindividual variability in bioavailability and tissue distribution of P-glycoprotein substrates. The aim of the present study was to (1) identify and describe novel variants in the ABCB1 gene, (2) understand the extent of variation in ABCB1 at the population level, (3) analyze how variation in ABCB1 is structured in haplotypes, and (4) functionally characterize the effect of the most common amino acid change in P-glycoprotein. Methods and results Forty-eight variant sites, including 30 novel variants and 13 coding for amino acid changes, were identified in a collection of 247 ethnically diverse DNA samples. These variants comprised 64 statistically inferred haplotypes, 33 of which accounted for 92% of chromosomes analyzed. The two most common haplotypes, ABCB1*1 and ABCB1*13, differed at six sites (three intronic, two synonymous, and one non-synonymous) and were present in 36% of all chromosomes. Significant population substructure was detected at both the nucleotide and haplotype level. Linkage disequilibrium was significant across the entire ABCB1 gene, especially between the variant sites found in ABCB1*13, and recombination was inferred. The Ala893Ser change found in the common ABCB1*13 haplotype did not affect P-glycoprotein function. Conclusion This study represents a comprehensive analysis of ABCB1 nucleotide diversity and haplotype structure in different populations and illustrates the importance of haplotype considerations in characterizing the functional consequences of ABCB1 polymorphisms.

We developed a metagenomic next-generation sequencing (mNGS) test using cell-free DNA from body fluids to identify pathogens. The performance of mNGS testing of 182 body fluids from 160 patients with acute illness was evaluated using two sequencing platforms in comparison to microbiological testing using culture, 16S bacterial PCR and/or 28S–internal transcribed ribosomal gene spacer (28S–ITS) fungal PCR. Test sensitivity and specificity of detection were 79 and 91% for bacteria and 91 and 89% for fungi, respectively, by Illumina sequencing; and 75 and 81% for bacteria and 91 and 100% for fungi, respectively, by nanopore sequencing. In a case series of 12 patients with culture/PCR-negative body fluids but for whom an infectious diagnosis was ultimately established, seven (58%) were mNGS positive. Real-time computational analysis enabled pathogen identification by nanopore sequencing in a median 50-min sequencing and 6-h sample-to-answer time. Rapid mNGS testing is a promising tool for diagnosis of unknown infections from body fluids. A universal method enables high-specificity, unbiased pathogen detection from diverse body fluids using metagenomic sequencing and may accelerate clinical decisions.

Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) for pan-pathogen detection has been successfully tested in proof-of-concept case studies in patients with acute illness of unknown etiology but to date has been largely confined to research settings. Here, we developed and validated a clinical mNGS assay for diagnosis of infectious causes of meningitis and encephalitis from cerebrospinal fluid (CSF) in a licensed microbiology laboratory. A customized bioinformatics pipeline, SURPI+, was developed to rapidly analyze mNGS data, generate an automated summary of detected pathogens, and provide a graphical user interface for evaluating and interpreting results. We established quality metrics, threshold values, and limits of detection of 0.2–313 genomic copies or colony forming units per milliliter for each representative organism type. Gross hemolysis and excess host nucleic acid reduced assay sensitivity; however, spiked phages used as internal controls were reliable indicators of sensitivity loss. Diagnostic test accuracy was evaluated by blinded mNGS testing of 95 patient samples, revealing 73% sensitivity and 99% specificity compared to original clinical test results, and 81% positive percent agreement and 99% negative percent agreement after discrepancy analysis. Subsequent mNGS challenge testing of 20 positive CSF samples prospectively collected from a cohort of pediatric patients hospitalized with meningitis, encephalitis, and/or myelitis showed 92% sensitivity and 96% specificity relative to conventional microbiological testing of CSF in identifying the causative pathogen. These results demonstrate the analytic performance of a laboratory-validated mNGS assay for pan-pathogen detection, to be used clinically for diagnosis of neurological infections from CSF.

Summary

Background

 Enterovirus D68 was implicated in a widespread outbreak of severe respiratory illness across the USA in 2014 and has also been reported sporadically in patients with acute flaccid myelitis. We aimed to investigate the association between enterovirus D68 infection and acute flaccid myelitis during the 2014 enterovirus D68 respiratory outbreak in the USA. 

Methods

 Patients with acute flaccid myelitis who presented to two hospitals in Colorado and California, USA, between Nov 24, 2013, and Oct 11, 2014, were included in the study. Additional cases identified from Jan 1, 2012, to Oct 4, 2014, via statewide surveillance were provided by the California Department of Public Health. We investigated the cause of these cases by metagenomic next-generation sequencing, viral genome recovery, and enterovirus D68 phylogenetic analysis. We compared patients with acute flaccid myelitis who were positive for enterovirus D68 with those with acute flaccid myelitis but negative for enterovirus D68 using the two-tailed Fisher's exact test, two-sample unpaired t test, and Mann-Whitney U test. 

Findings

 48 patients were included: 25 with acute flaccid myelitis, two with enterovirus-associated encephalitis, five with enterovirus-D68-associated upper respiratory illness, and 16 with aseptic meningitis or encephalitis who tested positive for enterovirus. Enterovirus D68 was detected in respiratory secretions from seven (64%) of 11 patients comprising two temporally and geographically linked acute flaccid myelitis clusters at the height of the 2014 outbreak, and from 12 (48%) of 25 patients with acute flaccid myelitis overall. Phylogenetic analysis revealed that all enterovirus D68 sequences associated with acute flaccid myelitis grouped into a clade B1 strain that emerged in 2010. Of six coding polymorphisms in the clade B1 enterovirus D68 polyprotein, five were present in neuropathogenic poliovirus or enterovirus D70, or both. One child with acute flaccid myelitis and a sibling with only upper respiratory illness were both infected by identical enterovirus D68 strains. Enterovirus D68 viraemia was identified in a child experiencing acute neurological progression of his paralytic illness. Deep metagenomic sequencing of cerebrospinal fluid from 14 patients with acute flaccid myelitis did not reveal evidence of an alternative infectious cause to enterovirus D68. 

Interpretation

 These findings strengthen the putative association between enterovirus D68 and acute flaccid myelitis and the contention that acute flaccid myelitis is a rare yet severe clinical manifestation of enterovirus D68 infection in susceptible hosts. 

Funding

 National Institutes of Health, University of California, Abbott Laboratories, and the Centers for Disease Control and Prevention.

Abstract We evaluated the performance of the MinION DNA sequencer in-flight on the International Space Station (ISS), and benchmarked its performance off-Earth against the MinION, Illumina MiSeq, and PacBio RS II sequencing platforms in terrestrial laboratories. Samples contained equimolar mixtures of genomic DNA from lambda bacteriophage, Escherichia coli (strain K12, MG1655) and Mus musculus (female BALB/c mouse). Nine sequencing runs were performed aboard the ISS over a 6-month period, yielding a total of 276,882 reads with no apparent decrease in performance over time. From sequence data collected aboard the ISS, we constructed directed assemblies of the ~4.6 Mb E. coli genome, ~48.5 kb lambda genome, and a representative M. musculus sequence (the ~16.3 kb mitochondrial genome), at 100%, 100%, and 96.7% consensus pairwise identity, respectively; de novo assembly of the E. coli genome from raw reads yielded a single contig comprising 99.9% of the genome at 98.6% consensus pairwise identity. Simulated real-time analyses of in-flight sequence data using an automated bioinformatic pipeline and laptop-based genomic assembly demonstrated the feasibility of sequencing analysis and microbial identification aboard the ISS. These findings illustrate the potential for sequencing applications including disease diagnosis, environmental monitoring, and elucidating the molecular basis for how organisms respond to spaceflight.

The Structure-Function Linkage Database (SFLD, http://sfld.rbvi.ucsf.edu/) is a manually curated classification resource describing structure-function relationships for functionally diverse enzyme superfamilies.Members of such superfamilies are diverse in their overall reactions yet share a common ancestor and some conserved active site features associated with conserved functional attributes such as a partial reaction.Thus, despite their different functions, members of these superfamilies 'look alike', making them easy to misannotate.To address this complexity and enable rational transfer of functional features to unknowns only for those members for which we have sufficient functional information, we subdivide superfamily members into subgroups using sequence information, and lastly into families, sets of enzymes known to catalyze the same reaction using the same mechanistic strategy.Browsing and searching options in the SFLD provide access to all of these levels.The SFLD offers manually curated as well as automatically classified superfamily sets, both accompanied by search and download options for all hierarchical levels.Additional information includes multiple sequence alignments, tab-separated files of functional and other attributes, and sequence similarity networks.The latter provide a new and intuitively powerful way to visualize functional trends mapped to the context of sequence similarity.

The human gut virome and its early life development are poorly understood. Prior studies have captured single-point assessments with the evolution of the infant virome remaining largely unexplored. We performed viral metagenomic sequencing on stool samples collected longitudinally from a cohort of 53 infants from age 2 weeks to 3 years (80.7 billion reads), and from their mothers (9.8 billion reads) to examine and compare viromes. The asymptomatic infant virome consisted of bacteriophages, nonhuman dietary/environmental viruses, and human-host viruses, predominantly picornaviruses. In contrast, human-host viruses were largely absent from the maternal virome. Previously undescribed, sequence-divergent vertebrate viruses were detected in the maternal but not infant virome. As infants aged, the phage component evolved to resemble the maternal virome, but by age 3, the human-host component remained dissimilar from the maternal virome. Thus, early life virome development is determined predominantly by dietary, infectious, and environmental factors rather than direct maternal acquisition.

Metagenomic next-generation sequencing (mNGS) for pan-pathogen detection has been successfully tested in proof-of-concept case studies in patients with acute illness of unknown etiology, but to date has been largely confined to research settings. Here we developed and validated an mNGS assay for diagnosis of infectious causes of meningitis and encephalitis from cerebrospinal fluid (CSF) in a licensed clinical laboratory. A clinical bioinformatics pipeline, SURPI+, was developed to rapidly analyze mNGS data, automatically report detected pathogens, and provide a graphical user interface for evaluating and interpreting results. We established quality metrics, threshold values, and limits of detection of between 0.16 to 313 genomic copies or colony forming units per milliliter for each representative organism type. Gross hemolysis and excess host nucleic acid reduced assay sensitivity; however, a spiked phage used as an internal control was a reliable indicator of sensitivity loss. Diagnostic test accuracy was evaluated by blinded mNGS testing of 95 patient samples, revealing 73% sensitivity and 99% specificity compared to original clinical test results, with 81% positive percent agreement and 99% negative percent agreement after discrepancy analysis. Subsequent mNGS challenge testing of 20 positive CSF samples prospectively collected from a cohort of pediatric patients hospitalized with meningitis, myelitis, and/or encephalitis showed 92% sensitivity and 96% specificity relative to conventional microbiological testing of CSF in identifying the causative pathogen. These results demonstrate the analytic performance of a laboratory-validated mNGS assay for pan-pathogen detection, to be used clinically for diagnosis of neurological infections from CSF.