Persistent Low-Level Variants in a Subset of Viral Genes Are Highly Predictive of Poor Outcome in Immunocompromised Patients With Cytomegalovirus Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human cytomegalovirus (HCMV) is the most common and serious opportunistic infection after solid organ and hematopoietic stem cell transplantation. In this study, we used whole-genome HCMV data to investigate viral factors associated with the clinical outcome. METHODS: We sequenced HCMV samples from 16 immunocompromised pediatric patients with persistent viremia. Eight of the 16 patients died of complications due to HCMV infection. We also sequenced samples from 35 infected solid organ adult recipients, of whom 1 died with HCMV infection. RESULTS: We showed that samples from both groups have fixed variants at resistance sites and mixed infections. Next-generation sequencing also revealed nonfixed variants at resistance sites in most of the patients who died (6/9). A machine learning approach identified 10 genes with nonfixed variants in these patients. These genes formed a viral signature that discriminated patients with HCMV infection who died from those who survived with high accuracy (area under the curve = 0.96). Lymphocyte numbers for a subset of patients showed no recovery posttransplant in the patients who died. CONCLUSIONS: We hypothesize that the viral signature identified in this study may be a useful biomarker for poor response to antiviral drug treatment and indirectly for poor T-cell function, potentially identifying early those patients requiring nonpharmacological interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».