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Enregistrement W4412424383 · doi:10.1016/j.lanmic.2025.101105

Selecting candidate Neisseria gonorrhoeae strains for oropharyngeal gonorrhoea human challenge: a genomics-based analysis of clinical isolates

2025· article· en· W4412424383 sur OpenAlexfundno aff
Eloise Williams, Soo Jen Low, Georgina L. Pollock, Mona L. Taouk, Jacqueline Prestedge, Benjamin P. Howden, Eric P.F. Chow, Christopher K. Fairley, Kate L. Seib, James McCarthy, Shivani Pasricha, Deborah A. Williamson

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Microbe · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityNational Health and Medical Research CouncilUniversity of MelbourneMedical Research CouncilMedical Research Future FundAustralian Government
Mots-clésNeisseria gonorrhoeaeGenomicsAntibiotic resistanceMedicineTransmission (telecommunications)BiologyMicrobiologyGeneticsAntibioticsGeneGenomeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neisseria gonorrhoeae is a human pathogen of major public health importance due to its increasing global prevalence and antimicrobial resistance (AMR). Evidence suggests that oropharyngeal infection plays a key role in N gonorrhoeae transmission and AMR; however, our understanding of oropharyngeal gonorrhoea pathogenesis is poor. A controlled human infection model (CHIM) for oropharyngeal gonorrhoea will improve understanding of infection and accelerate urgently needed novel gonorrhoea prevention and therapeutic strategies. As the first step in the development of this CHIM, we describe a systematic approach to CHIM strain selection that leverages genomics and clinical data. METHODS: In this genomics-based analysis, we applied a systematic N gonorrhoeae challenge strain selection strategy incorporating genomic and clinical data to a primary dataset of clinical isolates of N gonorrhoeae collected from adult patients in Victoria, Australia, between Jan 1 and Dec 31, 2017, and July 1, 2019, and June 30, 2021. This selection strategy used clinical, phenotypic, and genomic characteristics to define a set of eight criteria that aimed to ensure the contemporary global clinical relevance of the candidate strains; select strains that would be applicable for the assessment of current and future gonorrhoea vaccines; and maximise participant safety by reducing the risk of disseminated gonococcal infection and clinically significant AMR. We applied these criteria to our primary dataset to generate a panel of potential challenge strains. From this final dataset of potential challenge strains, we predetermined that we would select up to ten isolates to proceed to the next stage of detailed phenotypic characterisation for final N gonorrhoeae CHIM strain selection. FINDINGS: 5881 isolates comprised the primary dataset. After application of the selection criteria, most of the isolates (5795 [98·6%] of 5881) were excluded, mostly due to having clinically significant AMR and poor contemporary global clinical relevance. The remaining 86 N gonorrhoeae challenge strain candidates comprised five multilocus sequence types and six N gonorrhoeae multiantigen sequence types, many of which were represented by a single isolate. Of these 86 strains, five isolates were selected to maximise coverage of the phylogenetically distinct groups within the 86 candidate challenge strains and ensure representation of strains collected from various anatomical sites. INTERPRETATION: We transparently describe a novel, systematic, and rational genomics-based strategy for oropharyngeal gonorrhoea CHIM strain selection that improves the efficiency and transparency of CHIM strain selection and enables identification of contemporary and clinically relevant potential challenge strains. A final N gonorrhoeae challenge strain will be selected from the subset of five shortlisted candidates after detailed phenotypic assessment. FUNDING: Medical Research Future Fund, Australian National Health and Medical Research Council and Australian Government Research Training Program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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