Characterization of CXCL10 as a biomarker of respiratory tract infections detectable by open-source lateral flow immunoassay
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding core mechanisms common to respiratory tract viral pathogenesis and host-responses to infections may provide biomarkers for at-risk patient populations that guide interventions aimed at reducing morbidity, mortality, and economic costs. Secreted interferon stimulated gene protein products including CXCL10, CXCL11, and TNFSF10 could provide early biomarker signals that are prognostic for respiratory tract viral infections. In the present study, we had the overarching goal of defining the expression patterns of CXCL10, CXCL11, and TNFSF10 in clinical respiratory mucosal samples for multiple respiratory tract infections including respiratory syncytial virus, rhinovirus, influenza A and SARS-CoV-2 to inform the development of a host-biomarker point of care lateral flow immunoassay tool. Gene expression levels from upper airway samples suggested that CXCL10 and CXCL11 elevations were consistent across multiple viruses, correlated with higher SARS-CoV-2 viral load, and had a lower variance over the course of COVID-19 infection compared to TNFSF10 . Deep proteomic profiling using mass-spectrometry revealed CXCL10 protein was not detectable in oral samples from healthy individuals. CXCL10 levels were measured from the saliva of SARS-CoV-2 infected individuals and showed significant elevations in CXCL10 protein concentration. A prototype lateral flow immunoassay for detecting CXCL10 protein with a sensitivity of 2ng/mL in human saliva is presented. Our work provides a foundation for further exploration of CXCL10 as a host biomarker relevant in respiratory tract viral infections. Leveraging lateral flow immunoassay technology for detection of biomarkers prognostic of respiratory tract infection may provide opportunities to intervene selectively and aggressively in those most at risk of poor outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».