Development and field validation of a reverse transcription loop-mediated isothermal amplification assay (RT-LAMP) for the rapid detection of chikungunya virus in patient and mosquito samples
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to develop a reverse transcription loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP) platform for the rapid detection of chikungunya virus (CHIKV) in both patient and mosquito samples from Brazil. METHODS: We optimized an RT-LAMP assay and then evaluated the specificity and sensitivity using visual detection. In comparison with the RT-qPCR reference method, we validated the utility of this assay as a molecular diagnostic test in a reference laboratory for arbovirus diagnostics using 100 serum samples collected from suspected CHIKV cases. RESULTS: Our RT-LAMP assay specifically detected CHIKV without cross-reactivity against other arboviruses. The limit of detection of our RT-LAMP was estimated in -1.18 PFU (confidence interval [CI] ranging from -2.08 to 0.45), resulting in a similar analytical sensitivity when directly compared with the reference standard RT-qPCR assay. Then, we demonstrate the ability of our RT-LAMP assay to detect the virus in different human specimens (serum, urine, and saliva), and crude lysate of Aedes aegypti mosquitoes in as little as 20-30 minutes and without a separate RNA isolation step. Lastly, we showed that our RT-LAMP assay could be lyophilized and reactivated by adding water, indicating potential for room-temperature storage. Our RT-LAMP had a clinical sensitivity of 100% (95% CI, 90.97-100.00%), clinical specificity of 96.72% (95% CI, 88.65-99.60%), and overall accuracy of 98.00% (95% CI, 92.96-99.76%). DISCUSSION: Taken together, these findings indicate that the RT-LAMP assay reported here solves important practical drawbacks to the deployment of molecular diagnostics in the field and can be used to improve testing capacity, particularly in low- and middle-income countries.
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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 | 0,000 |
| 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 ».