A Rapid Assay for Hepatitis C Virus RNA Detection Using Reverse-Transcription Loop-Mediated Isothermal Amplification–Coupled CRISPR-Cas12b–Based Strategy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) diagnosis usually requires detection of antibody followed by HCV RNA. The requirement for 2 tests leads to major drop-offs in the cascade of care. Existing near-care HCV RNA tests have slow turnaround time and are expensive with limited availability. We aim to develop a cost-effective, rapid, and sensitive test for detection of HCV RNA to enhance screening, particularly in marginalized and remote populations. METHODS: After RNA extraction from plasma, HCV RNA is reverse-transcribed and amplified using loop-mediated isothermal amplification with HCV-specific primers. The amplified HCV DNA is then detected via CRISPR-Cas12b with a fluorescence readout. RESULTS: HCV RNA from patient samples with genotypes 1a, 1b, 2, 3a, and 4 was detected with high sensitivity and specificity. The lower limit of detection (LLOD) with HCV JFH1 plasmid (genotype 2) is 250 plasmid copies/mL (approximately 100 IU/mL). For clinical samples, we determined the LLOD for genotypes 1 and 3, the most common in North America. Using 500 μL of plasma, genotype 1 RNA ≥100 IU/mL was detected within 40-45 minutes, while genotype 3 had an LLOD of 5000 IU/mL. The clinical sensitivity was 100% in 72 HCV patient samples, including acute HCV and HCV/hepatitis B virus (HBV) coinfection. The specificity was 100%, with no false-positives in 33 HCV-negative samples, including those with HBV or human immunodeficiency virus/HBV coinfection. CONCLUSIONS: Our assay shows high specificity and sensitivity to detect HCV RNA directly from plasma within 45 minutes and hence could be used for efficient screening and diagnosis of HCV infection globally.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».