MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416114309 · doi:10.1038/s41598-025-23344-w

Novel proof of concept assay for rapid, simplified non-invasive fetal RhD screening

2025· article· en· W4416114309 sur OpenAlexaff
Jean Gekas, Suvi Parviainen, Lawrence Prensky, Marc‐André Rodrigue, Marie-Line Dubois, Capucine Gekas, Ville Veikkolainen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensUniversité Sainte-AnneUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypingFetusCell-free fetal DNAPregnancyComplement (music)Polymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The RhD antigen is a key component of the Rh blood group system and is highly immunogenic, posing risks for RhD-negative pregnant women. While anti-D prophylaxis prevents maternal alloimmunization, concerns regarding availability, overuse, and universal effectiveness persist. Recent advances in non-invasive fetal RHD genotyping have shown potential to reduce unnecessary interventions. This study presents a new non-invasive fetal RhD screening method using cell-free DNA (cfDNA) and dry chemistry quantitative polymerase chain reaction (qPCR) with fluorescence measurements of three RHD exons, aimed at enhancing the accuracy and efficiency of RHD genotyping and improving clinical decision-making. We evaluated this new method using cfDNA extracted from plasma samples of 28 RhD-negative women carrying singleton pregnancies. The 20µL cfDNA samples correctly identified all 18 RhD-positive pregnancies and 9/10 RhD-negative pregnancy samples. Our study provides proof of concept that the cfDNA and dry chemistry qPCR method for fetal RHD genotyping is feasible, as it achieved 100% sensitivity. Despite the small sample size, these findings support the use of RHD genotyping as a precise and effective alternative or complement to anti-D prophylaxis, offering improved risk management and care for pregnant women worldwide.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetBlood groups and transfusionTravaux en français237 207