Quantitation of Circulating <i>Mycobacterium tuberculosis</i> Antigens by Nanopore Biosensing in Children Evaluated for Pulmonary Tuberculosis in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Nanopore sensing of proteomic biomarkers lacks accuracy due to the ultralow abundance of targets, a wide variety of interferents in clinical samples, and the mismatch between pore and analyte sizes. By converting antigens to DNA probes via click chemistry and quantifying their characteristic signals, we show a nanopore assay with several amplification mechanisms to achieve an attomolar level limit of detection that enables quantitation of the circulating Mycobacterium tuberculosis ( Mtb ) antigen ESAT-6/CFP-10 complex in human serum. The assay’s nonsputum-based feature and low-volume sample requirements make it particularly well-suited for detecting pediatric tuberculosis (TB) disease, where establishing an accurate diagnosis is greatly complicated by the paucibacillary nature of respiratory secretions, nonspecific symptoms, and challenges with sample collection. In the clinical assessment, the assay was applied to analyze ESAT-6/CFP-10 levels in serum samples collected during baseline investigation for TB in 75 children, aged 0–12 years, enrolled in a diagnostic study conducted in Cape Town, South Africa. This nanopore assay showed superior sensitivity in children with confirmed TB (94.4%) compared to clinical “gold standard” diagnostic technologies (Xpert MTB/RIF 44.4% and Mtb culture 72.2%) and filled the diagnostic gap for children with unconfirmed TB, where these traditional technologies fell short. We envision that, in combination with automated sample processing and portable nanopore devices, this methodology will offer a powerful tool to support the diagnosis of pulmonary TB in children.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».