Diagnosis and management of invasive fungal diseases by next-generation sequencing: are we there yet?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Invasive fungal diseases (IFDs) are a serious threat to immunocompromised patients. Routine diagnostic methods have limited performance in identifying IFDs. Next-generation sequencing (NGS), including metagenomic NGS (mNGS) and whole-genome sequencing (WGS), recently emerged as diagnostic methods that could provide more accurate and timely diagnoses and management of IFDs. AREAS COVERED: This article describes the emergence of NGS as a diagnostic tool to address the limitations of current tests. The literature regarding its application and clinical utility in the diagnosis of IFDs is reviewed. Practical considerations, challenges, and opportunities as they relate to the development and implementation of mNGS and WGS for fungal pathogens are discussed. EXPERT OPINION: NGS emerged over a decade ago with the potential to solve many of the challenges in diagnosing infectious diseases, including IFDs. However, published literature has yielded conflicting data about its clinical utility. The increased clinical adoption of NGS is improving our understanding of how to interpret and use its results to guide actionable decisions. Still, several gaps remain. As the cost, effort, and expertise involved in performing NGS decrease and the reporting of its results becomes standardized, NGS is poised to fill current gaps in the diagnosis of IFDs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».