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Enregistrement W4229371932 · doi:10.1183/23120541.lsc-2022.66

Validation of CXCL10 as a biomarker of respiratory tract infections detectable by lateral flow immunoassay

2022· article· en· W4229371932 sur OpenAlexaff
Dayna Mikkelsen, Jennifer A. Aguiar, Julia Danieli, Prakriti Chhabra, Benjamin J.-M. Tremblay, Manjot S. Hunjan, Victoria Kirkness, Jodi Gilchrist, David Bulir, Marek Smieja, Sojin Lee, Nader Shaikh, Hamza Mbareche, Samira Mubareka, Kha Tram, Andrew C. Doxey, Jeremy A. Hirota

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensCytodiagnostics (Canada)Hamilton Regional Laboratory Medicine ProgramSunnybrook HospitalUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCXCL10SalivaRhinovirusImmunologyBiomarkerRespiratory tractMedicineCXCL11Respiratory tract infectionsVirologyRespiratory systemBiologyChemokineVirusImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Biomarkers of respiratory tract infections historically focused on the etiological cause of infection, although much of the morbidity and mortality is driven by the host-pathological response. Aim: Determine host biomarkers indicative of viral respiratory tract infections that are amenable to lateral flow immunoassay (LFIA) testing. Methods: Datamining was performed on in-house and publicly available datasets from respiratory syncytial virus (RSV), rhinovirus, influenza A and SARS-CoV-2 infected patient nasopharyngeal swab samples and compared to healthy controls. CXCL10, CXCL11 and TNFSF10 gene expression levels were assessed and a correlation analysis was performed in relation to infection severity and time-course. Lastly, the signature was validated at the protein level in saliva as a prerequisite for development of a host-response LFIA. Results:CXCL10 and CXCL11 upregulation was positively correlated with RSV when compared to control (p= 0.016, p= 0.006). No significant association was found with influenza A or rhinovirus for all three genes. CXCL10/CXCL11/TNFSF10 upregulation was positively correlated with SARS-CoV-2 infection when compared to control (p < 0.001). CXCL10 expression correlated with COVID-19 severity and had the lowest variance over infection time-course. CXCL10 was not detected at the protein level in healthy saliva but was elevated in saliva from COVID-19 patients. A CXCL10 LFIA was developed with a sensitivity of 2 ng/ml in a buffer and artificial saliva. Conclusion: The findings validate the potential utility of examining host immune responses during viral respiratory tract infections by exploring CXCL10 as a biomarker detectable by LFIA.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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