Matrix-assisted laser desorption/ionization timeof-flight mass spectrometry-based identification of security-sensitive bacteria: Considerations for Canadian Bruker users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry (MS) systems for bacterial identification has rapidly become a front line tool for diagnostic laboratories, superseding classical microbiological methods that previously triggered the identification of higher risk pathogens. Unknown Risk Group 3 isolates have been misidentified as less pathogenic species due to spectral library availability, content and quality. Consequently, exposure to higher risk pathogens has been reported within Canadian laboratory staff following the implementation of MALDI-TOF MS. This overview aims to communicate the potential risk to laboratory staff of inaccurate identification of security-sensitive biological agents (SSBA) bacteria and to provide suggestions to mitigate. METHODS: Cultures were manipulated in a Biosafety Level 3 laboratory, prepared for MALDI-TOF MS analysis via full chemical extraction and analysed on a Bruker Microflex LT instrument. Data were analyzed with Biotyper software; comparing raw spectra against MS profiles in three libraries: Bruker Taxonomy; Bruker Security-Restricted; and National Microbiology Laboratory (NML) SSBA libraries. Four years of Bruker MALDI-TOF MS data acquired in-house were reviewed. RESULTS: In general, the Bruker MS spectral libraries were less successful in identifying the SSBA bacteria. More successful was the NML library. For example, using a high score cut-off (greater than 2.0), the Bruker SR library was unable to identify 52.8% of our Risk Group 3 agents and near neighbours to the species-level with confidence, whereas the custom NML library was unable to identify only 20.3% of the samples. CONCLUSION: The last four years of data demonstrated both the importance of library selection and the limitations of the various spectral libraries. Enhanced standard operating procedures are advised to reduce laboratory exposure to SSBAs when using MALDI-TOF MS as a front line identification tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».