Rapid antimicrobial resistance prediction and identification of Mycobacterium tuberculosis complex by the use of whole genome sequencing on patient sputa
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is primarily a respiratory disease caused by the bacterium Mycobacterium tuberculosis (MTB) and accounted for the deaths of 1.6 million people in 2021. TB is typically a treatable disease but drug resistance has become a major public health threat since the 1990s. Current drug susceptibility testing of MTB relies on culture which is slow, labour intensive, and requires specialized infrastructure that may not be available in some regions. Rapid detection of MTB from patient sputum using whole genome sequencing could provide high discriminatory information, while reducing diagnostic turn-around-times thereby preventing costly and ineffective treatments. The aim of this study was to develop a culture-free genomic method to identify MTB and predict drug resistance from sputum using whole genome sequencing. A validation study was done in two stages: (1) MTB-negative sputum spiked with Mycobacterium bovis BCG, (2) MTB positive sputum. Sputum is the primary clinical specimen for MTB testing but presents challenges due to the presence of both high host and microbial DNA compared to MTB. Sputum was decontaminated using standard methods to liquefy sample and reduce host and bacterial presence. Samples were enzymatically treated to degrade host DNA. Prior to sequencing, extracts were subjected to two amplification methods: an in-house developed multiplex-PCR targeting known MTB resistance markers and a random approach using GC-rich primers. Sequences obtained from Illumina MiSeq and Oxford Nanopore Technologies (ONT) were subjected to quality analysis in Galaxy (version v20.01) before being submitted to bioinformatics pipelines: Kraken2, Mykrobe Predictor and BioHansel which were used to assess bacterial and human presence, predict antimicrobial resistance (AMR) determinants and species identification, respectively. Results indicated that amplification methods improved both DNA concentrations and genome coverage by increasing mycobacterial DNA abundance. The optimized protocol performed best with ONT, generating higher mycobacterial genomic coverage and depth which improved AMR predictions. The finalized protocol provides promising steps forward to deploying rapid diagnostics for MTB directly from sputum.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».