Novel proof of concept assay for rapid, simplified non-invasive fetal RhD screening
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».