На данной странице представлена ознакомительная часть выбранного Вами патента
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНОГО ТЕЧЕНИЯ ГНОЙНО - ВОСПАЛИТЕЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ МИКРОБНОЙ ЭТИОЛОГИИ | |
Номер публикации патента: 95102027 | |
Вид документа: | A1 | Страна публикации: | RU | Рег. номер заявки: | 95102027 |
|
|
|
Имя заявителя: | Оренбургский отдел персистенции микроорганизмов Института экологии и генетики микроорганизмов Уральского отделения РАН | Изобретатели: | Бухарин О.В. Брудастов Ю.А. Дерябин Д.Г. Курлаев П.П. Швецов |
Реферат | |
Способ прогнозирования неблагоприятного течения гнойно-воспалительных заболеваний микробной этиологии относится к области медицинской микробиологии, а именно, к способам прогнозирования неблагоприятного течения холецистита и постинъекционных абсцессов, основными возбудителями которых являются соответственно кишечная палочка (Еscherichia coli) и золотистый стафилококк (Staphylococcus aureus). Сущностью способа является определение у названных микроорганизмов способности к инактивации факторов естественной противоинфекционной резистентности, сообщающей им возможность длительного переживания в организме хозяина и, тем самым, определяющей неблагоприятное течение воспалительного процесса. С целью повышения точности способа предложено определять у возбудителей способность к инактивации ключевой гуморальной эффекторной бактерицидной системы макроорганизма - системы комплемента. Способность к инактивации комплемента (антикомплементарная активность) определяют по угнетению комплементзависимого иммунного гемолиза, при этом в случае обнаружения у возбудителя холецистита - кишечной палочки - антикомплементарной активности 9 анти-СН50 и выше, а у возбудителя постинъекционных абсцессов - золотистого стафилококка - 12 анти-СН50 и выше, прогнозируют неблагоприятное течение воспалительного процесса, а именно: развитие послеоперационных инфекционно-воспалительных осложнений при холецистите и затяжное течение постинъекционных абсцессов. Техническим результатом, достигаемым при использовании способа, является снижение ошибки прогнозирования до 11.4-15.6%, т.е. в два раза по сравнению со способом-прототипом.
|