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Enregistrement W4415723909 · doi:10.17504/protocols.io.6qpvrq652lmk/v1

FreezeTB M. tuberculosis drug resistance screening assay v1

2025· article· W4415723909 sur OpenAlexaff
Jeremy Buttler, Tara Ness, Eric Bortz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberculosisDrug resistanceSputumMycobacterium tuberculosisDrug resistant tuberculosisGenotypeDNA sequencingDrugMolecular diagnostics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alaska has the highest incidence of tuberculosis (TB) in the United States with disease disproportionately affecting Alaska Native/American Indian (AN/AI) populations and children under 14 years of age; who account for almost a third of cases. With a case fatality rate of 8% during TB treatment and a quarter of TB cases lacking sputum culture to enable drug resistance testing, the FreezeTB targeted next Generation Sequencing (tNGS) diagnostic initiative was launched to develop diagnostic genotypic drug resistance tools tailored to meet the challenges of care in Alaska, while being translatable to other settings. We sought to develop a rapid and cost-effective method for identifying drug resistant mutations in Mycobacterium tuberculosis using targeted next generation sequencing (tNGS), FREEZE TB: Fast, Reliable, Economical Evaluation tool to Zap Endemic Tuberculosis. We designed a primer multiplex, amplification and barcoding protocol, and sequencing workflow for nanopore sequencers, including portable devices. We programmed an open-source (OS) software that detects mutations associated with drug resistance recognized by the World Health Organization. One hundred blinded M. tuberculosis sputum culture isolates from Alaska (59 resistant, 41 pan-susceptible) were selected and underwent analysis with our the FREEZETB lab and bioinformatic workflow, then compared to phenotypic drug susceptibility testing (pDST) using BACTEC MGIT 960. Compared to WGS (n=79), FreezeTB tNGS and software provided the same mutation report in 96% (n=76/79) of samples. Compared to pDST, FreezeTB had almost perfectvery high (numerator / 79) agreement for RIF (0.904; 71/79) and EMB (1.0; 79/79), substantial agreement for ETO (0.784) and INH (0.795), moderate agreement for STR (0.556) and slight agreement for PZA (0.197) using Cohen’s kappa. FreezeTB is designed to detect resistance to fluoroquinolones, bedaquiline, pretomanid/delamanid, and linezolid;, however, no isolates had thiswere resistant to these drugsce pattern. Using a portable nanopore sequencer, each sample was sequenced for under $30. FreezeTB provides a one-day laboratory and bioinformatic workflow for sequencing M. tuberculosis; offering an OS software with graphical user interface and a laboratory workflow costing under $30 per sample. Freeze TB can accurately determine resistance for rifampin, isoniazid, streptomycin, ethambutol and ethionamide and is designed to detect resistance in newer drugs, such as bedaquiline and pretomanid.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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