Uma nova arma para o diagnóstico da tuberculose e detecção de resistência a medicamentos: um sequenciamento direcionado de nova geração (tNGS) combinado com aprendizado de máquina para diagnóstico de hipersensibilidade à tuberculose
Relatório de literatura: CCa: um modelo de diagnóstico baseado em tNGS e aprendizado de máquina, adequado para pessoas com tuberculose menos bacteriana e meningite tuberculosa.
Título da tese: Sequenciamento de última geração e aprendizado de máquina direcionados à tuberculose: uma estratégia de diagnóstico ultrassensível para túbulos pulmonares paucíficos e meningite tubular.
Periódico: 《Clínica Chimica Acta》
SE：6,5
Data de publicação: janeiro de 2024
Em colaboração com a Universidade da Academia Chinesa de Ciências e o Hospital Torácico de Pequim da Universidade Médica da Capital, a Macro & Micro-Test estabeleceu um modelo de diagnóstico de tuberculose baseado na tecnologia de sequenciamento direcionado de nova geração (tNGS) e no método de aprendizado de máquina, que proporcionou sensibilidade de detecção ultra-alta para tuberculose com poucas bactérias e meningite tuberculosa, além de um novo método de diagnóstico de hipersensibilidade para o diagnóstico clínico de dois tipos de tuberculose e auxiliou no diagnóstico preciso, na detecção de resistência a medicamentos e no tratamento da tuberculose. Ao mesmo tempo, descobriu-se que o cfDNA plasmático do paciente pode ser usado como um tipo de amostra adequado para amostragem clínica no diagnóstico de tuberculose tuberculosa.
Neste estudo, 227 amostras de plasma e amostras de líquido cefalorraquidiano foram usadas para estabelecer duas coortes clínicas, nas quais as amostras da coorte de diagnóstico laboratorial foram usadas para estabelecer o modelo de aprendizado de máquina do diagnóstico de tuberculose, e as amostras da coorte de diagnóstico clínico foram usadas para verificar o modelo de diagnóstico estabelecido. Todas as amostras foram primeiro alvo de um conjunto de sondas de captura direcionadas especialmente projetado para Mycobacterium tuberculosis. Em seguida, com base nos dados de sequenciamento TB-tNGS, o modelo de árvore de decisão é usado para realizar a validação cruzada de 5 vezes nos conjuntos de treinamento e validação da fila de diagnóstico laboratorial, e os limiares de diagnóstico de amostras de plasma e amostras de líquido cefalorraquidiano são obtidos. O limiar obtido é trazido para dois conjuntos de teste da fila de diagnóstico clínico para detecção, e o desempenho diagnóstico do aluno é avaliado pela curva ROC. Finalmente, o modelo de diagnóstico de tuberculose foi obtido.
Fig. 1 diagrama esquemático do desenho da pesquisa
Resultados: De acordo com os limiares específicos da amostra de DNA do LCR (AUC = 0,974) e da amostra de cfDNA do plasma (AUC = 0,908) determinados neste estudo, entre 227 amostras, a sensibilidade da amostra do LCR foi de 97,01%, a especificidade foi de 95,65%, e a sensibilidade e especificidade da amostra de plasma foram de 82,61% e 86,36%. Na análise de 44 amostras pareadas de cfDNA do plasma e DNA do líquido cefalorraquidiano de pacientes com TBM, a estratégia diagnóstica deste estudo tem uma alta consistência de 90,91% (40/44) no cfDNA do plasma e DNA do líquido cefalorraquidiano, e a sensibilidade é de 95,45% (42/44). Em crianças com tuberculose pulmonar, a estratégia diagnóstica deste estudo é mais sensível às amostras de plasma do que os resultados de detecção do Xpert de amostras de suco gástrico dos mesmos pacientes (28,57% VS 15,38%).
Fig. 2 Desempenho da análise do modelo de diagnóstico de tuberculose para amostras populacionais
