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Enregistrement W4408533172 · doi:10.1186/s13073-025-01447-3

Metatranscriptomic profiling reveals pathogen and host response signatures of pediatric acute sinusitis and upper respiratory infection

2025· article· en· W4408533172 sur OpenAlexafffund
Andrew C. Doxey, Nooran Abu Mazen, Max Homm, Vivian H. Chu, Manjot S. Hunjan, Briallen Lobb, Sojin Lee, Marcia Kurs‐Lasky, John V. Williams, William MacDonald, Monika Johnson, Jeremy A. Hirota, Nader Shaikh

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Joseph's HospitalMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Microbiology and Infectious Diseases, National Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésPathogenBiologyRhinovirusAntibioticsImmune systemEtiologyVirologyImmunologyMedicineMicrobiologyVirusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute sinusitis (AS) is a frequent cause of antibiotic prescriptions in children. Distinguishing bacterial AS from common viral upper respiratory infections (URIs) is crucial to prevent unnecessary antibiotic use but is challenging with current diagnostic methods. Despite its speed and cost, untargeted RNA sequencing of clinical samples from children with suspected AS has the potential to overcome several limitations of other methods. In addition, RNA-seq may reveal novel host-response biomarkers for development of future diagnostic assays that distinguish bacterial from viral infections. There are however no available RNA-seq datasets of pediatric AS that provide a comprehensive view of both pathogen etiology and host immune response. METHODS: Here, we performed untargeted RNA-seq (metatranscriptomics) of nasopharyngeal samples from 221 children with AS and performed a comprehensive analysis of pathogen etiology and the impact of bacterial and viral infections on host immune responses. Accuracy of RNA-seq-based pathogen detection was evaluated by comparison with culture tests for three common bacterial pathogens and qRT-PCR tests for 12 respiratory viruses. Host gene expression patterns were explored to identify potential host responses that distinguish bacterial from viral infections. RESULTS: RNA-seq-based pathogen detection showed high concordance with culture or qRT-PCR, showing 87%/81% sensitivity (sens) / specificity (spec) for detecting three AS-associated bacterial pathogens, and 86%/92% (sens/spec) for detecting 12 URI-associated viruses, respectively. RNA-seq also detected an additional 22 pathogens not tested for clinically and identified plausible pathogens in 11/19 (58%) of cases where no organism was detected by culture or qRT-PCR. We reconstructed genomes of 196 viruses across the samples including novel strains of coronaviruses, respiratory syncytial virus, and enterovirus D68, which provide useful genomic data for ongoing pathogen surveillance programs. By analyzing host gene expression, we identified host-response signatures that differentiate bacterial and viral infections, revealing hundreds of candidate gene biomarkers for future diagnostic assays. CONCLUSIONS: Our study provides a one-of-kind dataset that profiles the interplay between pathogen infection and host responses in pediatric AS and URI. It reveals bacterial and viral-specific host responses that could enable new diagnostic approaches and demonstrates the potential of untargeted RNA-seq in diagnostic analysis of AS and URI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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