Host Protein Biomarkers Identify Active Tuberculosis in HIV Uninfected and Co-infected Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers for active tuberculosis (TB) are urgently needed to improve rapid TB diagnosis. The objective of this study was to identify serum protein expression changes associated with TB but not latent Mycobacterium tuberculosis infection (LTBI), uninfected states, or respiratory diseases other than TB (ORD). Serum samples from 209 HIV uninfected (HIV(-)) and co-infected (HIV(+)) individuals were studied. In the discovery phase samples were analyzed via liquid chromatography and mass spectrometry, and in the verification phase biologically independent samples were analyzed via a multiplex multiple reaction monitoring mass spectrometry (MRM-MS) assay. Compared to LTBI and ORD, host proteins were significantly differentially expressed in TB, and involved in the immune response, tissue repair, and lipid metabolism. Biomarker panels whose composition differed according to HIV status, and consisted of 8 host proteins in HIV(-) individuals (CD14, SEPP1, SELL, TNXB, LUM, PEPD, QSOX1, COMP, APOC1), or 10 host proteins in HIV(+) individuals (CD14, SEPP1, PGLYRP2, PFN1, VASN, CPN2, TAGLN2, IGFBP6), respectively, distinguished TB from ORD with excellent accuracy (AUC = 0.96 for HIV(-) TB, 0.95 for HIV(+) TB). These results warrant validation in larger studies but provide promise that host protein biomarkers could be the basis for a rapid, blood-based test for TB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».