Validation of CXCL10 as a biomarker of respiratory tract infections detectable by lateral flow immunoassay
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».