Genomic Epidemiology Identifies Azole Resistance Due to TR34/L98H in European Aspergillus fumigatus Causing COVID-19-Associated Pulmonary Aspergillosis
Notice bibliographique
Résumé
Aspergillus fumigatus has been found to coinfect patients with severe SARS-CoV-2 virus infection, leading to COVID-19-associated pulmonary aspergillosis (CAPA). The CAPA all-cause mortality rate is approximately 50% and may be complicated by azole resistance. Genomic epidemiology can help shed light on the genetics of A. fumigatus causing CAPA, including the prevalence of resistance-associated alleles. We present a population genomic analysis of 21 CAPA isolates from four European countries with these isolates compared against 240 non-CAPA A. fumigatus isolates from a wider population. Bioinformatic analysis and antifungal susceptibility testing were performed to quantify resistance and identify possible genetically encoded azole-resistant mechanisms. The phylogenetic analysis of the 21 CAPA isolates showed that they were representative of the wider A. fumigatus population with no obvious clustering. The prevalence of phenotypic azole resistance in CAPA was 14.3% (n = 3/21); all three CAPA isolates contained a known resistance-associated cyp51A polymorphism. The relatively high prevalence of azole resistance alleles that we document poses a probable threat to treatment success rates, warranting the enhanced surveillance of A. fumigatus genotypes in these patients. Furthermore, potential changes to antifungal first-line treatment guidelines may be needed to improve patient outcomes when CAPA is suspected.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».