ABSTRACT RATIONALE Current microbiologic diagnostics often fail to identify the etiology of lower respiratory tract infections (LRTI) in hematopoietic cellular transplant recipients (HCT), which precludes the implementation of targeted therapies. OBJECTIVES To address the need for improved LRTI diagnostics, we evaluated the utility of metagenomic next generation sequencing (mNGS) of bronchoalveolar lavage (BAL) to detect microbial pathogens in HCT patients with acute respiratory illnesses. METHODS We enrolled 22 post-HCT adults ages 19-69 years with acute respiratory illnesses who underwent BAL at the University of Michigan between January 2012 and May 2013. mNGS was performed on BAL fluid to detect microbes and simultaneously assess the host transcriptional response. Results were compared against conventional microbiologic assays. MEASUREMENTS & MAIN RESULTS mNGS demonstrated 100% sensitivity for detecting respiratory microbes (human metapneumovirus, respiratory syncytial virus, Stenotrophomonas maltophilia , human herpesvirus 6 and cytomegalovirus) when compared to standard testing. Previously unrecognized LRTI pathogens were identified in six patients for whom standard testing was negative (human coronavirus 229E, human rhinovirus A, Corynebacterium propinquum and Streptococcus mitis ); findings were confirmed by independent PCR and 16S rRNA sequencing. Relative to patients without infection, patients with infection had increased expression of immunity related genes (p=0.022) and significantly lower diversity of their respiratory microbiome (p=0.017). CONCLUSIONS Compared to conventional diagnostics, mNGS enhanced detection of pathogens in BAL fluid from HCT patients. Furthermore, our results suggest that combining unbiased microbial pathogen detection with assessment of host gene biomarkers of immune response may hold promise for enhancing the diagnosis of post-HCT respiratory infections.

RATIONALE: Despite improved diagnostics, pulmonary pathogens in immunocompromised children frequently evade detection, leading to significant morbidity and mortality. OBJECTIVES: To develop a highly sensitive metagenomic next generation sequencing (mNGS) assay capable of evaluating the pulmonary microbiome and identifying diverse pathogens in the lungs of immunocompromised children. METHODS: We collected 41 lower respiratory specimens from 34 immunocompromised children undergoing evaluation for pulmonary disease at 3 children's hospitals from 2014-2016. Samples underwent mechanical homogenization, paired RNA/DNA extraction, and metagenomic sequencing. Sequencing reads were aligned to the NCBI nucleotide reference database to determine taxonomic identities. Statistical outliers were determined based on abundance within each sample and relative to other samples in the cohort. MEASUREMENTS & MAIN RESULTS: We identified a rich cross-domain pulmonary microbiome containing bacteria, fungi, RNA viruses, and DNA viruses in each patient. Potentially pathogenic bacteria were ubiquitous among samples but could be distinguished as possible causes of disease by parsing for outlier organisms. Samples with bacterial outliers had significantly depressed alpha-diversity (median 0.58, IQR 0.33-0.62 vs. median 0.94, IQR 0.93-0.95, p<0.001). Potential pathogens were detected in half of samples previously negative by clinical diagnostics, demonstrating increased sensitivity for missed pulmonary pathogens (p<0.001). CONCLUSIONS: An optimized mNGS assay for pulmonary microbes demonstrates significant inoculation of the lower airways of immunocompromised children with diverse bacteria, fungi, and viruses. Potential pathogens can be identified based on absolute and relative abundance. Ongoing investigation is needed to determine the pathogenic significance of outlier microbes in the lungs of immunocompromised children with pulmonary disease.