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 ug tuberculosis diagnosis model base sa bag-ong henerasyon sa targeted sequencing (tNGS) nga teknolohiya ug machine learning nga pamaagi, nga naghatag ug ultra-high detection sensitivity alang sa tuberculosis nga adunay pipila ka bacteria ug tuberculous meningitis, naghatag ug bag-ong hypersensitivity sa diagnosis sa duha ka matang, makatabang sa diagnosis sa hypersensitivity ug duha ka matang sa diagnosis. drug resistance 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 niini nga pagtuon, 227 plasma samples ug cerebrospinal fluid samples gigamit sa pagtukod sa duha ka clinical cohorts, diin ang laboratory diagnostic cohort samples gigamit sa pag-establisar sa machine learning model sa tuberculosis diagnosis, ug ang clinical diagnostic cohort samples gigamit sa pagmatuod sa natukod diagnostic modelo. Ang tanan nga mga sampol 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 sa ROC curve. Sa katapusan, ang modelo sa pagdayagnos sa tuberculosis nakuha.
Fig. 1 schematic diagram sa disenyo sa panukiduki
Resulta: Sumala sa piho nga mga sukaranan sa CSF DNA sample (AUC = 0.974) ug plasma cfDNA sample (AUC = 0.908) determinado niini nga pagtuon, sa taliwala sa 227 samples, ang sensitivity sa CSF sample mao ang 97.01%, ang specificity mao ang 95.65%, ug ang sensitivity ug 862% sa plasma sensitivity ug 82%. Sa pag-analisa 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