Usa ka Bag-ong Armas para sa Tuberculosis Diagnosis ug Drug Resistance Detection: Usa ka Bag-ong Generation Targeted Sequencing (tNGS) Giubanan sa Machine Learning alang sa Tuberculosis Hypersensitivity Diagnosis
Literature report: CCa: usa ka diagnostic model base sa tNGS ug machine learning, nga angay alang sa mga tawo nga adunay gamay nga bacterial tuberculosis ug tuberculous meningitis.
Titulo sa thesis: Tuberculous-target nga sunod-sunod nga henerasyon nga sequencing ug pagkat-on sa makina: usa ka ultra-sensitive nga diagnostic nga estratehiya alang sa paucific pulmonary tubulars ug tubular meningitis.
Periodical: 《Clinica Chimica Acta》
KUNG: 6.5
Petsa sa pagmantala: Enero 2024
Inubanan sa University of Chinese Academy of Sciences ug Beijing Chest Hospital sa Capital Medical University, ang Macro & Micro-Test nagtukod og modelo sa diagnosis sa tuberculosis base sa bag-ong henerasyon sa teknolohiya nga targeted sequencing (tNGS) ug pamaagi sa pagkat-on sa makina, nga naghatag og ultra-high. detection sensitivity alang sa tuberculosis uban sa pipila ka mga bakterya ug tuberculous meningitis, nga gihatag sa usa ka bag-o nga hypersensitivity diagnosis pamaagi alang sa clinical diagnosis sa duha ka matang sa tuberculosis, ug nakatabang sa tukma nga panghiling, drug resistensya detection ug pagtambal sa tuberculosis.Sa samang higayon, nakaplagan nga ang plasma cfDNA sa pasyente mahimong gamiton isip angay nga tipo sa sampol alang sa clinical sampling sa pagdayagnos sa TBM.
Sa kini nga pagtuon, ang 227 nga mga sample sa plasma ug mga sampol sa cerebrospinal fluid gigamit aron matukod ang duha nga mga klinikal nga cohorts, diin ang mga sample sa diagnostic cohort sa laboratoryo gigamit aron matukod ang modelo sa pagkat-on sa makina sa diagnosis sa tuberculosis, ug ang mga sample sa klinikal nga diagnostic cohort gigamit aron mapamatud-an ang natukod. diagnostic nga modelo.Ang tanan nga mga sample una nga gipunting sa usa ka espesyal nga gidisenyo nga gipunting nga pagdakop probe pool alang sa Mycobacterium tuberculosis.Dayon, base sa TB-tNGS sequencing data, ang decision tree model gigamit sa paghimo sa 5-fold cross-validation sa training ug validation sets sa laboratory diagnostic queue, ug ang diagnostic thresholds sa plasma samples ug cerebrospinal fluid samples makuha.Ang nakuha nga threshold gidala ngadto sa duha ka set sa pagsulay sa clinical diagnosis queue alang sa detection, ug ang diagnostic performance sa estudyante gisusi pinaagi sa ROC curve.Sa katapusan, ang modelo sa pagdayagnos sa tuberculosis nakuha.
Fig. 1 schematic diagram sa disenyo sa panukiduki
Mga Resulta: Sumala sa piho nga mga sukaranan sa sample sa CSF DNA (AUC = 0.974) ug sample sa cfDNA sa plasma (AUC = 0.908) nga gitino sa kini nga pagtuon, taliwala sa 227 nga mga sample, ang pagkasensitibo sa sample sa CSF mao ang 97.01%, ang espesipiko mao ang 95.65%, ug ang sensitivity ug specificity sa plasma sample mao ang 82.61% ug 86.36%.Sa pag-analisar sa 44 nga gipares nga mga sample sa plasma cfDNA ug cerebrospinal fluid DNA gikan sa mga pasyente sa TBM, ang diagnostic nga estratehiya niini nga pagtuon adunay taas nga pagkamakanunayon sa 90.91% (40/44) sa plasma cfDNA ug cerebrospinal fluid DNA, ug ang pagkasensitibo mao ang 95.45% (42/44).Sa mga bata nga adunay pulmonary tuberculosis, ang diagnostic nga estratehiya sa kini nga pagtuon mas sensitibo sa mga sample sa plasma kaysa sa Xpert detection nga mga resulta sa mga sample sa gastric juice gikan sa parehas nga mga pasyente (28.57% VS 15.38%).
Fig. 2 Pagtuki sa performance sa tuberculosis diagnosis model alang sa mga sample sa populasyon
