Transcriptional profiles predict treatment outcome in patients with tuberculosis and diabetes at diagnosis and at two weeks after initiation of anti-tuberculosis treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, the tuberculosis (TB) treatment success rate is approximately 85%, with treatment failure, relapse and death occurring in a significant proportion of pulmonary TB patients. Treatment success is lower among people with diabetes mellitus (DM). Predicting treatment outcome early after diagnosis, especially in TB-DM patients, would allow early treatment adaptation for individuals and may improve global TB control. METHODS: Samples were collected in a longitudinal cohort study of adult TB patients from South Africa (n = 94) and Indonesia (n = 81), who had concomitant DM (n = 59), intermediate hyperglycaemia (n = 79) or normal glycaemia/no DM (n = 37). Treatment outcome was monitored, and patients were categorized as having a good (cured) or poor (failed, recurrence, died) outcome during treatment and 12 months follow-up. Whole blood transcriptional profiles before, during and at the end of TB treatment were characterized using unbiased RNA-Seq and targeted gene dcRT-MLPA. FINDINGS: We report differences in whole blood transcriptome profiles, which were observed before initiation of treatment and throughout treatment, between patients with a good versus poor TB treatment outcome. An eight-gene and a 22-gene blood transcriptional signature distinguished patients with a good TB treatment outcome from patients with a poor TB treatment outcome at diagnosis (AUC = 0·815) or two weeks (AUC = 0·834) after initiation of TB treatment, respectively. High accuracy was obtained by cross-validating this signature in an external cohort (AUC = 0·749). INTERPRETATION: These findings suggest that transcriptional profiles can be used as a prognostic biomarker for treatment failure and success, even in patients with concomitant DM. FUNDING: The research leading to these results, as part of the TANDEM Consortium, received funding from the European Community's Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013 Grant Agreement No. 305279) and the Netherlands Organization for Scientific Research (NWO-TOP Grant Agreement No. 91214038). The research leading to the results presented in the Indian validation cohort was supported by Research Council of Norway Global Health and Vaccination Research (GLOBVAC) projects: RCN 179342, 192534, and 248042, the University of Bergen (Norway).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».