Antigen-Specific T-Cell Activation Distinguishes between Recent and Remote Tuberculosis Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Current diagnostic tests fail to identify individuals at higher risk of progression to tuberculosis disease, such as those with recent Mycobacterium tuberculosis infection, who should be prioritized for targeted preventive treatment. Objectives To define a blood-based biomarker, measured with a simple flow cytometry assay, that can stratify different stages of tuberculosis infection to infer risk of disease. Methods South African adolescents were serially tested with QuantiFERON-TB Gold to define recent (QuantiFERON-TB conversion <6 mo) and persistent (QuantiFERON-TB+ for >1 yr) infection. We defined the ΔHLA-DR median fluorescence intensity biomarker as the difference in HLA-DR expression between IFN-γ+ TNF+ Mycobacterium tuberculosis–specific T cells and total CD3+ T cells. Biomarker performance was assessed by blinded prediction in untouched test cohorts with recent versus persistent infection or tuberculosis disease and by unblinded analysis of asymptomatic adolescents with tuberculosis infection who remained healthy (nonprogressors) or who progressed to microbiologically confirmed disease (progressors). Measurements and Main Results In the test cohorts, frequencies of Mycobacterium tuberculosis–specific T cells differentiated between QuantiFERON-TB− (n = 25) and QuantiFERON-TB+ (n = 47) individuals (area under the receiver operating characteristic curve, 0.94; 95% confidence interval, 0.87–1.00). ΔHLA-DR significantly discriminated between recent (n = 20) and persistent (n = 22) QuantiFERON-TB+ (0.91; 0.83–1.00); persistent QuantiFERON-TB+ and newly diagnosed tuberculosis (n = 19; 0.99; 0.96–1.00); and tuberculosis progressors (n = 22) and nonprogressors (n = 34; 0.75; 0.63–0.87). However, ΔHLA-DR median fluorescent intensity could not discriminate between recent QuantiFERON-TB+ and tuberculosis (0.67; 0.50–0.84). Conclusions The ΔHLA-DR biomarker can identify individuals with recent QuantiFERON-TB conversion and those with disease progression, allowing targeted provision of preventive treatment to those at highest risk of tuberculosis. Further validation studies of this novel immune biomarker in various settings and populations at risk are warranted.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».