Application of MALDI-MS and Machine Learning to Detection of SARS-CoV-2 and non-SARS-CoV-2 Respiratory Infections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) could aid the diagnosis of acute respiratory infections (ARI) owing to its affordability and high-throughput capacity. MALDI-MS has been proposed for use on commonly available respiratory samples, without specialized sample preparation, making this technology especially attractive for implementation in low-resource regions. Here, we assessed the utility of MALDI-MS in differentiating SARS-CoV-2 versus non-COVID acute respiratory infections (NCARI) in a clinical lab setting of Kazakhstan. Methods Nasopharyngeal swabs were collected from in- and outpatients with respiratory symptoms and from asymptomatic controls (AC) in 2020-2022. PCR was used to differentiate SARS-CoV-2+ and NCARI cases. MALDI-MS spectra were obtained for a total of 252 samples (115 SARS-CoV-2+, 98 NCARI and 39 AC) without specialized sample preparation. In our first sub-analysis, we followed a published protocol for peak preprocessing and Machine Learning (ML), trained on publicly available spectra from South American SARS-CoV-2+ and NCARI samples. In our second sub-analysis, we trained ML models on a peak intensity matrix representative of both South American (SA) and Kazakhstan (Kaz) samples. Results Applying the established MALDI-MS pipeline ”as is” resulted in a high detection rate for SARS-CoV-2+ samples (91.0%), but low accuracy for NCARI (48.0%) and AC (67.0%) by the top-performing random forest model. After re-training of the ML algorithms on the SA-Kaz peak intensity matrix, the accuracy of detection by the top-performing Support Vector Machine with radial basis function kernel model was at 88.0, 95.0 and 78% for the Kazakhstan SARS-CoV-2+, NCARI, and AC subjects, respectively with a SARS-CoV-2 vs. rest ROC AUC of 0.983 [0.958, 0.987]; a high differentiation accuracy was maintained for the South American SARS-CoV-2 and NCARI. Conclusions MALDI-MS/ML is a feasible approach for the differentiation of ARI without a specialized sample preparation. The implementation of MALDI-MS/ML in a real clinical lab setting will necessitate continuous optimization to keep up with the rapidly evolving landscape of ARI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».