Evaluating the Potential of Galactosaminogalactan as a Diagnostic Target for Invasive <scp> <i>Aspergillosis</i> </scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early diagnosis of invasive aspergillosis (IA) is critical for the initiation of effective antifungal therapy. Currently, detection of galactomannan (GM), a secreted fungal glycan, is the most used culture-independent diagnostic test for IA. However, limitations in the sensitivity and specificity of this test have led to interest in identifying other target molecules. Galactosaminogalactan (GAG), a polysaccharide cell wall component secreted by Aspergillus hyphae, is a potential diagnostic marker for IA. OBJECTIVES: To evaluate the utility of GAG as a diagnostic target, we generated a monoclonal antibody against GAG (mAb 1D1), established a GAG enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), evaluated its cross-reactivity with other respiratory pathogens, and compared the performance of the GAG detection ELISA with GM antigen detection in both an in vivo mouse model and human samples from patients with pulmonary aspergillosis. RESULTS: The GAG ELISA demonstrated strong reactivity with culture supernatants from Aspergillus fumigatus and Aspergillus flavus but limited reactivity with culture supernatants of other Aspergillus spp. and non-Aspergillus filamentous fungi. In a mouse model of IA, GAG was detected in lung tissue, serum, bronchoalveolar lavage fluid (BALF), and urine samples. Although GAG was detected by mAb 1D1 staining of Aspergillus hyphae in infected human lung tissue samples, it was not detectable in the serum, BALF, and urine of patients with pulmonary aspergillosis. CONCLUSIONS: Further studies are required to determine whether the failure to detect GAG in the serum, BALF, and urine of patients with pulmonary aspergillosis is due to absence or low GAG levels or other reasons.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».