Новое оружие для диагностики туберкулеза и выявления лекарственной устойчивости: таргетное секвенирование нового поколения (tNGS) в сочетании с машинным обучением для диагностики гиперчувствительности к туберкулезу
Отчет о литературе: CCa: диагностическая модель, основанная на tNGS и машинном обучении, которая подходит для людей с меньшей бактериальной формой туберкулеза и туберкулезным менингитом.
Название диссертации: Секвенирование нового поколения и машинное обучение для диагностики туберкулеза: сверхчувствительная диагностическая стратегия для туберкулёзных легочных канальцев и тубулярного менингита.
Периодическое издание: 《Clinica Chimica Acta》.
ЕСЛИ：6.5
Дата публикации: январь 2024 г.
Совместно с Университетом Китайской академии наук и Пекинской торакальной клиникой Столичного медицинского университета компания Macro & Micro-Test разработала модель диагностики туберкулеза, основанную на технологии нового поколения таргетного секвенирования (tNGS) и методе машинного обучения. Эта модель обеспечила сверхвысокую чувствительность обнаружения туберкулеза с малым количеством бактерий и туберкулезного менингита, а также разработала новый метод диагностики гиперчувствительности для клинической диагностики двух типов туберкулеза и способствовала точной диагностике, выявлению лекарственной устойчивости и лечению туберкулеза. Кроме того, было установлено, что внеклеточная ДНК плазмы крови пациента может быть использована в качестве подходящего образца для клинического отбора проб при диагностике туберкулеза брюшного тифа.
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 созданной диагностической модели. Все образцы были сначала нацелены на специально разработанный пул целевых зондов захвата для Mycobacterium tuberculosis. Затем, на основе данных секвенирования TB-tNGS, модель дерева решений используется для выполнения 5-кратной перекрестной проверки на обучающих и проверочных наборах очереди лабораторной диагностики, и получаются диагностические пороги образцов плазмы и образцов спинномозговой жидкости. Полученный порог переносится на два тестовых набора очереди клинической диагностики для обнаружения, а диагностическая эффективность обучающегося оценивается с помощью ROC-кривой. Наконец, была получена модель диагностики туберкулеза.
Рис. 1. Схематическая диаграмма исследовательского проекта
Результаты: Согласно определенным в данном исследовании пороговым значениям для образца ДНК СМЖ (AUC = 0,974) и образца cfDNA плазмы (AUC = 0,908), среди 227 образцов чувствительность образца СМЖ составила 97,01%, специфичность – 95,65%, а чувствительность и специфичность образца плазмы – 82,61% и 86,36% соответственно. При анализе 44 парных образцов cfDNA плазмы и ДНК спинномозговой жидкости пациентов с туберкулезом диагностическая стратегия данного исследования продемонстрировала высокую согласованность – 90,91% (40/44) для cfDNA плазмы и ДНК спинномозговой жидкости, а чувствительность составила 95,45% (42/44). У детей с туберкулезом легких диагностическая стратегия данного исследования более чувствительна к образцам плазмы, чем результаты обнаружения Xpert в образцах желудочного сока у тех же пациентов (28,57% против 15,38%).
Рис. 2. Анализ эффективности модели диагностики туберкулеза на выборках населения
