Una nuova arma per la diagnosi della tubercolosi e il rilevamento della resistenza ai farmaci: una nuova generazione di sequenziamento mirato (tNGS) combinata con l'apprendimento automatico per la diagnosi di ipersensibilità alla tubercolosi
Rapporto bibliografico: CCa: un modello diagnostico basato su tNGS e apprendimento automatico, adatto a persone con tubercolosi batterica e meningite tubercolare meno frequenti.
Titolo della tesi: Sequenziamento di nuova generazione mirato alla tubercolosi e apprendimento automatico: una strategia diagnostica ultrasensibile per i tubuli polmonari paucifidi e la meningite tubulare.
Periodico: 《Clinica Chimica Acta》
SE: 6.5
Data di pubblicazione: gennaio 2024
In collaborazione con l'Università dell'Accademia Cinese delle Scienze e il Beijing Chest Hospital della Capital Medical University, Macro & Micro-Test ha sviluppato un modello diagnostico per la tubercolosi basato sulla nuova generazione di tecnologia di sequenziamento mirato (tNGS) e sul metodo di apprendimento automatico, che ha fornito un'altissima sensibilità di rilevamento per la tubercolosi con pochi batteri e la meningite tubercolare, ha fornito un nuovo metodo di diagnosi di ipersensibilità per la diagnosi clinica di due tipi di tubercolosi e ha contribuito alla diagnosi accurata, all'individuazione della resistenza ai farmaci e al trattamento della tubercolosi. Allo stesso tempo, si è scoperto che il cfDNA plasmatico del paziente può essere utilizzato come tipo di campione idoneo per il campionamento clinico nella diagnosi di TBM.
In questo studio, 227 campioni di plasma e campioni di liquido cerebrospinale sono stati utilizzati per stabilire due coorti cliniche, in cui i campioni della coorte diagnostica di laboratorio sono stati utilizzati per stabilire il modello di apprendimento automatico per la diagnosi di tubercolosi, e i campioni della coorte diagnostica clinica sono stati utilizzati per verificare il modello diagnostico stabilito. Tutti i campioni sono stati inizialmente selezionati da un pool di sonde di cattura mirate appositamente progettato per Mycobacterium tuberculosis. Quindi, sulla base dei dati di sequenziamento TB-tNGS, il modello ad albero decisionale è stato utilizzato per eseguire una convalida incrociata a 5 livelli sui set di addestramento e convalida della coda diagnostica di laboratorio, e sono state ottenute le soglie diagnostiche dei campioni di plasma e dei campioni di liquido cerebrospinale. La soglia ottenuta è stata inserita in due set di test della coda di diagnosi clinica per il rilevamento, e le prestazioni diagnostiche del learner sono state valutate tramite la curva ROC. Infine, è stato ottenuto il modello diagnostico della tubercolosi.
Fig. 1 diagramma schematico del disegno di ricerca
Risultati: In base alle soglie specifiche del campione di DNA del liquido cerebrospinale (AUC = 0,974) e del campione di cfDNA plasmatico (AUC = 0,908) determinate in questo studio, tra 227 campioni, la sensibilità del campione di liquido cerebrospinale era del 97,01%, la specificità era del 95,65% e la sensibilità e la specificità del campione di plasma erano rispettivamente dell'82,61% e dell'86,36%. Nell'analisi di 44 campioni appaiati di cfDNA plasmatico e DNA del liquido cerebrospinale da pazienti con TBM, la strategia diagnostica di questo studio ha un'elevata coerenza del 90,91% (40/44) nel cfDNA plasmatico e nel DNA del liquido cerebrospinale e la sensibilità è del 95,45% (42/44). Nei bambini affetti da tubercolosi polmonare, la strategia diagnostica di questo studio è più sensibile ai campioni di plasma rispetto ai risultati di rilevamento Xpert dei campioni di succo gastrico degli stessi pazienti (28,57% VS 15,38%).
Fig. 2 Analisi delle prestazioni del modello di diagnosi della tubercolosi per campioni di popolazione
