Fast and Inexpensive Detection of Bacterial Viability and Drug Effectiveness through Metabolic Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Conventional methods for the detection of bacterial infection such as DNA or immunoassays are expensive, time consuming, or not definitive and thus may not provide all the information sought by medical professionals. In particular, it is difficult to obtain information about viability or drug effectiveness, which is crucial to formulate a treatment. Bacterial culture tests are the “gold standard” because they are inexpensive and do not require extensive sample preparation, and most importantly, provide all the necessary information sought by healthcare professionals, such as bacterial presence, viability and drug effectiveness. These conventional culture methods, however, have a long turnaround time, anywhere between 1 day and 4 weeks. Here, we solve this problem by monitoring the growth of bacteria in thousands of nanowells simultaneously to more quickly identify their presence in the sample and their viability. The segmentation of a sample with low bacterial concentration into thousands of nanoliter wells digitizes the samples and increases the effective concentration in those wells that contain bacteria. We monitor the metabolism of aerobic bacteria by using an oxygen-sensitive fluorophore, ruthenium tris (2,2’-diprydl) dichloride hexahydrate (RTDP), which allows us to monitor the dissolved oxygen concentration in the nanowells. Using E. coli K12 as a model pathogen, we demonstrate that the detection time of E. coli can be as fast as 35–60 min with sample concentrations varying from 104 (62 min for detection), 106 (42 min) and 108 cells/mL (38 min). More importantly, we also demonstrate that reducing the well size can reduce the detection time. Finally we show that drug effectiveness information can be obtained in this format by loading the wells with the drug and monitoring the metabolism of the bacteria. The method that we have developed is low cost, simple, requires minimal sample preparation and can potentially be used with a wide variety of samples in a resource-poor setting to detect bacterial infections such as tuberculosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».