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Enregistrement W2902271181 · doi:10.1056/nejmoa1800474

Prediction of Susceptibility to First-Line Tuberculosis Drugs by DNA Sequencing

2018· article· en· W2902271181 sur OpenAlexfundno aff
Genomes Project Consortium Cryptic And The

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Services and Delivery Research ProgrammeNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilNational Key Research and Development Program of ChinaNational University of SingaporeSeventh Framework ProgrammeBritish Columbia Centre for Disease ControlChinese Center for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthMinisterio de Economía y CompetitividadBill and Melinda Gates FoundationEuropean CommissionWellcome TrustWellcomeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésEthambutolPyrazinamideIsoniazidTuberculosisDrug resistanceMycobacterium tuberculosisRifampicinBiologyGeneticsMedicineAntibioticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization recommends drug-susceptibility testing of Mycobacterium tuberculosis complex for all patients with tuberculosis to guide treatment decisions and improve outcomes. Whether DNA sequencing can be used to accurately predict profiles of susceptibility to first-line antituberculosis drugs has not been clear. METHODS: We obtained whole-genome sequences and associated phenotypes of resistance or susceptibility to the first-line antituberculosis drugs isoniazid, rifampin, ethambutol, and pyrazinamide for isolates from 16 countries across six continents. For each isolate, mutations associated with drug resistance and drug susceptibility were identified across nine genes, and individual phenotypes were predicted unless mutations of unknown association were also present. To identify how whole-genome sequencing might direct first-line drug therapy, complete susceptibility profiles were predicted. These profiles were predicted to be susceptible to all four drugs (i.e., pansusceptible) if they were predicted to be susceptible to isoniazid and to the other drugs or if they contained mutations of unknown association in genes that affect susceptibility to the other drugs. We simulated the way in which the negative predictive value changed with the prevalence of drug resistance. RESULTS: A total of 10,209 isolates were analyzed. The largest proportion of phenotypes was predicted for rifampin (9660 [95.4%] of 10,130) and the smallest was predicted for ethambutol (8794 [89.8%] of 9794). Resistance to isoniazid, rifampin, ethambutol, and pyrazinamide was correctly predicted with 97.1%, 97.5%, 94.6%, and 91.3% sensitivity, respectively, and susceptibility to these drugs was correctly predicted with 99.0%, 98.8%, 93.6%, and 96.8% specificity. Of the 7516 isolates with complete phenotypic drug-susceptibility profiles, 5865 (78.0%) had complete genotypic predictions, among which 5250 profiles (89.5%) were correctly predicted. Among the 4037 phenotypic profiles that were predicted to be pansusceptible, 3952 (97.9%) were correctly predicted. CONCLUSIONS: Genotypic predictions of the susceptibility of M. tuberculosis to first-line drugs were found to be correlated with phenotypic susceptibility to these drugs. (Funded by the Bill and Melinda Gates Foundation and others.).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations524
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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