Ново оружје за дијагноза на туберкулоза и откривање отпорност на лекови: Целно секвенционирање на новата генерација (tNGS) во комбинација со машинско учење за дијагноза на хиперсензитивност на туберкулоза
Извештај за литература: CCa: дијагностички модел базиран на tNGS и машинско учење, кој е погоден за луѓе со помалку бактериска туберкулоза и туберкулозен менингитис.
Наслов на тезата: Секвенционирање на следната генерација насочена кон туберкулоза и машинско учење: ултра-чувствителна дијагностичка стратегија за пауфични пулмонални тубулари и тубуларен менингитис.
Периодично: 《Clinica Chimica Acta》
АКО: 6.5
Датум на објавување: јануари 2024 година
Во комбинација со Универзитетот на кинеската академија на науките и болницата за градите во Пекинг на Капитал медицинскиот универзитет, Macro & Micro-Test воспоставија модел за дијагноза на туберкулоза базиран на новата генерација на технологија за насочено секвенционирање (tNGS) и метод на машинско учење, што обезбеди ултра-висока чувствителноста за откривање на туберкулоза со малку бактерии и туберкулозен менингитис, обезбеди нов метод за дијагностицирање на хиперсензитивност за клиничка дијагноза на два типа на туберкулоза и помогна во точната дијагноза, откривање на отпорност на лекови и третман на туберкулоза.Во исто време, откриено е дека cfDNA на плазмата на пациентот може да се користи како соодветен тип на примерок за клиничко земање примероци во дијагнозата на TBM.
Во оваа студија, 227 примероци од плазма и примероци од цереброспинална течност беа искористени за да се утврдат две клинички групи, во кои лабораториските дијагностички примероци на група беа користени за да се воспостави моделот на машинско учење за дијагноза на туберкулоза, а клиничките дијагностички кохортни примероци беа искористени за да се потврди утврденото дијагностички модел.Сите примероци прво беа таргетирани од специјално дизајниран базен за таргетирана сонда за фаќање за Mycobacterium tuberculosis.Потоа, врз основа на податоците за секвенционирање на TB-tNGS, моделот на стебло на одлуки се користи за да се изврши 5-кратна вкрстена валидација на сетовите за обука и валидација на лабораториската дијагностичка редица и се добиваат дијагностички прагови на примероци од плазма и примероци од цереброспиналната течност.Добиениот праг се внесува во две тест групи на редот за клиничка дијагноза за откривање, а дијагностичката изведба на ученикот се оценува со ROC кривата.Конечно, добиен е модел на дијагноза на туберкулоза.
Сл. 1 шематски дијаграм на дизајн на истражување
Резултати: Според специфичните прагови на примерок од ДНК на цереброспиналната течност (AUC = 0,974) и примерок од плазма cfDNA (AUC = 0,908) утврдени во оваа студија, меѓу 227 примероци, чувствителноста на примерокот од цереброспиналната течност беше 97,01%, специфичноста беше 95,65%, и чувствителноста и специфичноста на примерокот од плазмата беа 82,61% и 86,36%.Во анализата на 44 спарени примероци на плазма cfDNA и ДНК на цереброспиналната течност од пациенти со TBM, дијагностичката стратегија на оваа студија има висока конзистентност од 90,91% (40/44) во плазма cfDNA и ДНК на цереброспиналната течност, а чувствителноста е 95,45% (42/44).Кај деца со белодробна туберкулоза, дијагностичката стратегија на оваа студија е почувствителна на примероците од плазмата отколку резултатите од Xpert детекцијата на примероците на гастричен сок од истите пациенти (28,57% VS 15,38%).
Сл. 2 Изведба на анализа на моделот за дијагноза на туберкулоза за примероци од популацијата
