A Culture-Free Lipidomics-Based Screening Test for Uropathogens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A rapid culture-free method is needed to improve diagnostic efficiency and guide timely antimicrobial therapy for urinary tract infections (UTIs). Previously, we utilized the lipidomics-based fast lipid analysis technique (FLAT) to screen for uropathogens by identifying distinctive microbial membrane lipid profiles, specifically lipid A in gram-negative and cardiolipin in gram-positive bacteria. This culture-free assay demonstrated high sensitivity (94%) in detecting gram-negative bacteria but poor sensitivity (51%) for gram-positive bacteria. METHODS: In this study, we pretreated urine pellets with lysozyme prior to FLAT analysis to break down the peptidoglycan layer bacteria, thereby promoting the efficient release of cardiolipin. The limit of detection (LOD) for 4 gram-positive bacteria and Escherichia coli was evaluated using contrived samples with known CFU/mL values and varying concentrations of lysozyme. Subsequently, we validated the optimized method in a clinical cohort of 76 urine samples known to contain gram-positive bacteria as confirmed by urine culture. RESULTS: Optimal sensitivity was achieved by treating 1 mL of urine pellets with 100 µg lysozyme and incubating for 60 minutes, resulting in a 100-fold increase in cardiolipin LOD and a 95% detection rate for gram-positive bacteria. Signal-to-noise ratio for lipid A was also improved. Polymicrobial urine cultures with gram-negative and gram-positive species were identified in 2 patients. CONCLUSIONS: The lysozyme-enhanced FLAT assay enables rapid and culture-free detection of both gram-negative and gram-positive uropathogens directly from urine. The unified workflow decreases the analytical turnaround time by at least 90% making it well-suited for high-throughput clinical laboratories.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».