Sequence-based diagnostics and precision medicine in bacterial and viral infections: from bench to bedside
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Nucleic acid sequence-based organism identification plays an important role in the diagnosis and management of transplant and cancer-associated infectious diseases. Here, we provide a high-level overview of advanced sequencing technologies, discuss test performance, and highlight unmet research needs with a focus on immunocompromised hosts. RECENT FINDINGS: Next-generation sequencing (NGS) technologies are powerful tools with a growing role in managing immunocompromised patients with suspected infection. Targeted NGS (tNGS) can identify pathogens directly from patient specimens, especially for mixed samples, and has been used to detect resistance mutations in transplant-related viruses (e.g. CMV). Whole-genome sequencing (WGS) is increasingly used for outbreak investigations and infection control. Metagenomic NGS (mNGS) is useful for hypothesis-free testing and can simultaneously assess pathogens and host response to infection. SUMMARY: NGS testing increases diagnostic yield relative to standard culture and Sanger sequencing but may be limited by high cost, turnaround times, and detection of unexpected organisms or commensals of uncertain significance. Close collaboration with the clinical microbiology laboratory and infectious diseases is recommended when NGS testing is considered. Additional research is required to understand which immunocompromised patients are most likely to benefit from NGS testing, and when testing should ideally be performed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».