CRISPR-mediated detection of Pneumocystis transcripts in bronchoalveolar, oropharyngeal, and serum specimens for Pneumocystis pneumonia diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDPneumocystis jirovecii pneumonia (PCP) is a leading cause of fungal pneumonia, but its diagnosis primarily relies on invasive bronchoalveolar lavage (BAL) specimens that are difficult to obtain. Oropharyngeal swabs and serum could improve the PCP diagnostic workflow, and we hypothesized that CRISPR could enhance assay sensitivity to allow robust P. jirovecii diagnosis using swabs and serum. Herein, we describe the development of an ultrasensitive RT-PCR-coupled CRISPR assay with high active-infection specificity in infant swabs and adult BAL and serum.METHODSMouse analyses employed an RT-PCR CRISPR assay to analyze P. murina transcripts in WT and Rag2-/- mouse lung RNA, BAL, and serum at 2-, 4-, and 6-weeks after infection. Human studies used an optimized RT-PCR CRISPR assay to detect P. jirovecii transcripts in infant oropharyngeal swab samples, adult serum, and adult BAL specimens from patients who were infected with P. jirovecii and those who were not.RESULTSThe P. murina assays sensitively detected Pneumocystis RNA in the serum of infected mice throughout infection. Oropharyngeal swab CRISPR assay results identified infants infected with P. jirovecii with greater sensitivity (96.3% versus 66.7%) and specificity (100% versus 90.6%) than RT-qPCR compared with mitochondrial large subunit rRNA gene (mtLSU) standard marker, and CRISPR results achieved higher sensitivity than RT-qPCR results (93.3% versus 26.7%) in adult serum specimens.CONCLUSIONSince swabs are routinely collected in pediatric patients with pneumonia and serum is easier to obtain than BAL, this assay approach could improve the accuracy and timing of pediatric and adult Pneumocystis diagnosis by achieving specificity for active infection and potentially avoiding the requirement for BAL specimens.FUNDINGThe work was supported by the NIH (R01AI120033), NHLBI (R35HL139930), the Louisiana Board of Regents Endowed Chairs for Eminent Scholars program, and by research funding provided by National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) (R01AI144168, R01AI175618, R01AI173021). This research was also funded by the NIHR (project 134342) using UK aid from the UK government to support global health research.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».