Una nuova arma per la diagnosi della tubercolosi e il rilevamento della resistenza ai farmaci: un sequenziamento mirato di nuova generazione (tNGS) combinato con l’apprendimento automatico per la diagnosi dell’ipersensibilità alla tubercolosi
Rapporto sulla letteratura: CCa: un modello diagnostico basato su tNGS e machine learning, adatto a persone con tubercolosi meno batterica e meningite tubercolare.
Titolo della tesi: Sequenziamento di prossima generazione e apprendimento automatico mirato alla tubercolosi: una strategia diagnostica ultrasensibile per i tubolari polmonari paucifici 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 creato un modello di diagnosi della tubercolosi basato sulla nuova generazione di tecnologia di sequenziamento mirato (tNGS) e sul metodo di apprendimento automatico, che ha fornito risultati ultra-alti sensibilità di rilevamento per la tubercolosi con pochi batteri e la meningite tubercolare, ha fornito un nuovo metodo di diagnosi dell'ipersensibilità per la diagnosi clinica di due tipi di tubercolosi e ha contribuito alla diagnosi accurata, al rilevamento 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 adatto per il campionamento clinico nella diagnosi di TBM.
In questo studio, 227 campioni di plasma e campioni di liquido cerebrospinale sono stati utilizzati per creare due coorti cliniche, in cui i campioni della coorte diagnostica di laboratorio sono stati utilizzati per stabilire il modello di apprendimento automatico della diagnosi della tubercolosi e i campioni della coorte diagnostica clinica sono stati utilizzati per verificare i risultati stabiliti modello diagnostico.Tutti i campioni sono stati innanzitutto presi di mira da un pool di sonde di cattura mirate appositamente progettate per Mycobacterium tuberculosis.Quindi, sulla base dei dati di sequenziamento TB-tNGS, il modello dell'albero decisionale viene utilizzato per eseguire una convalida incrociata 5 volte sui set di addestramento e convalida della coda diagnostica di laboratorio e vengono ottenute le soglie diagnostiche dei campioni di plasma e di liquido cerebrospinale.La soglia ottenuta viene inserita in due serie di test della coda di diagnosi clinica per il rilevamento e la prestazione diagnostica dello studente viene valutata mediante 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 di 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 dell'82,61% e dell'86,36%.Nell'analisi di 44 campioni accoppiati di cfDNA plasmatico e DNA del liquido cerebrospinale di pazienti con TBM, la strategia diagnostica di questo studio ha un'elevata consistenza 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 Prestazioni di analisi del modello di diagnosi della tubercolosi per campioni di popolazione
