Новое оружие для диагностики туберкулеза и выявления лекарственной устойчивости: таргетное секвенирование нового поколения (tNGS) в сочетании с машинным обучением для диагностики гиперчувствительности к туберкулезу
Литературный отчет: CCa: диагностическая модель, основанная на tNGS и машинном обучении, которая подходит для людей с менее выраженным бактериальным туберкулезом и туберкулезным менингитом.
Название диссертации: Секвенирование нового поколения и машинное обучение, нацеленное на туберкулез: сверхчувствительная диагностическая стратегия для тихих канальцев легких и тубулярного менингита.
Периодическое издание: 《Clinica Chimica Acta》.
ЕСЛИ: 6,5
Дата публикации: январь 2024 г.
Совместно с Университетом Китайской академии наук и Пекинской грудной больницей Столичного медицинского университета компания Macro & Micro-Test разработала модель диагностики туберкулеза, основанную на новом поколении технологии таргетного секвенирования (tNGS) и методе машинного обучения, который обеспечивает сверхвысокие результаты. Чувствительность обнаружения туберкулеза с небольшим количеством бактерий и туберкулезного менингита предоставила новый метод диагностики гиперчувствительности для клинической диагностики двух типов туберкулеза и помогла поставить точный диагноз, выявить лекарственную устойчивость и лечить туберкулез.В то же время обнаружено, что вкДНК плазмы пациента можно использовать в качестве подходящего типа образца для клинического отбора проб при диагностике ТБМ.
В этом исследовании 227 образцов плазмы и образцов спинномозговой жидкости были использованы для создания двух клинических когорт, в которых образцы лабораторной диагностической когорты использовались для создания модели машинного обучения диагностики туберкулеза, а образцы клинической диагностической когорты использовались для проверки установленных диагностическая модель.Все образцы сначала подвергались целевому анализу с помощью специально разработанного пула зондов для целевого захвата микобактерий туберкулеза.Затем на основе данных секвенирования TB-tNGS модель дерева решений используется для выполнения 5-кратной перекрестной проверки обучающих и проверочных наборов очереди лабораторной диагностики и получения диагностических порогов образцов плазмы и образцов спинномозговой жидкости.Полученный порог вносится в два набора тестов очереди клинического диагноза для обнаружения, а диагностическая эффективность учащегося оценивается с помощью кривой ROC.Наконец, была получена диагностическая модель туберкулеза.
Рис. 1. Принципиальная схема дизайна исследования.
Результаты: Согласно специфическим пороговым значениям образца ДНК СМЖ (AUC = 0,974) и образца вкДНК плазмы (AUC = 0,908), определенным в этом исследовании, среди 227 образцов чувствительность образца СМЖ составила 97,01%, специфичность - 95,65%, и чувствительность и специфичность образца плазмы составляли 82,61% и 86,36%.При анализе 44 парных образцов вкДНК плазмы и ДНК спинномозговой жидкости пациентов с ТБМ диагностическая стратегия этого исследования имеет высокую согласованность 90,91% (40/44) в вкДНК плазмы и ДНК спинномозговой жидкости, а чувствительность составляет 95,45%. (42/44).У детей с туберкулезом легких диагностическая стратегия этого исследования более чувствительна к образцам плазмы, чем результаты обнаружения Xpert в образцах желудочного сока от тех же пациентов (28,57% против 15,38%).
Рис. 2. Эффективность анализа модели диагностики туберкулеза на популяционных выборках
