An adaptable platform for in-house hepatitis C serology
Notice bibliographique
Résumé
Serology-based diagnosis remains one of the major tools for diagnosis and surveillance of infectious diseases. However, for many neglected diseases no or only few commercial assays are available and often with prices prohibiting large scale testing in low and middle-income countries (LMICs). We developed an adaptable enzyme-linked immunoassay (ELISA) using hepatitis C virus (HCV) as a proof-of-concept application. By combining the maltose-binding-protein with a multiepitope HCV protein, we were able to obtain a high concentration of protein suitable for downstream applications. Following optimization, the assay was verified using previously tested human samples from Canada, Denmark and Gabon in parallel with the use of a commercial protein. Sensitivity and specificity were calculated to 98 % and 97 % respectively, after accounting for non-specific binding and assay optimization. This study provides a thorough description of the development, and validation of a multiepitope ELISA-based diagnostic assay against HCV, which could be implemented at low cost. The described methodology can be readily adapted to develop novel ELISA-based diagnostic assays for other infectious pathogens with well-described immunogenic epitopes. This method could improve the diagnosis of neglected diseases for which affordable diagnostic assays are lacking.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».