Potential emergence of terbinafine resistance by squalene epoxidase gene mutations: An 18‐month cohort study of onychomycosis patients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a concerning rise in antifungal‐resistant dermatophytosis globally, with resistance to terbinafine conferred by point mutations in the squalene epoxidase ( SQLE ) gene. Objectives Report changes in the prevalence and profile of SQLE mutations in onychomycosis patients in the United States. Methods A longitudinal cohort study of toenail samples was collected from suspected onychomycosis patients over an 18‐month period from 2022 to 2023. Samples were submitted from across the United States and subjected to multiplex real‐time polymerase chain reactions for dermatophyte detection, with further screening of SQLE mutations at four known hotspots (393 Leu , 397 Phe , 415 Phe and 440 His ). Results A total of 62,056 samples were submitted (mean age: 57.5 years; female: 60.4%). Dermatophytes were detected in 38.5% of samples, primarily Trichophyton rubrum complex (83.6%) and T. mentagrophytes complex (10.7%). A survey of SQLE mutations was carried out in 22,610 dermatophyte samples; there was a significant increase in the prevalence of SQLE mutations between the first quarter of 2022 and the second quarter of 2023 (29.0 to 61.9 per 1000 persons). The Phe397Leu substitution was the predominant mutation; Phe415Ser and His440Tyr have also emerged which were previously reported as minor mutations in skin samples. The temporal change in mutation rates can be primarily attributed to the Phe415Ser substitution. Samples from elderly patients (>70 years) are more likely to be infected with the T. mentagrophytes complex including strains harbouring the Phe415Ser substitution. Conclusion The prevalence of SQLE mutations among onychomycosis patients with Trichophyton infections may be underestimated. Older individuals may have a higher risk.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».