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分子诊断准备来抢pct/crp/saa的蛋糕了
发布时间:2023-10-13 09:09:51

斯坦福医学科学家开发的一项诊断测试可以以90%的准确率分离细菌和病毒感染,这是第一个符合世界卫生组织设定的标准。

在发展中国家,大多数抗生素处方不仅毫无意义 - 估计其中70%至80%用于病毒感染,药物不能治疗 - 它们也是有害的,因为过度使用抗生素会加速抗生素耐药性。
美国也存在类似的问题,估计有30%至50%的抗生素处方用于病毒感染。
现在,斯坦福医学研究人员及其同事开发的一种基于基因表达的新测试可以让世界各地的医生快速准确地区分细菌和病毒感染,从而减少抗生素的过度使用。该测试基于患者的免疫系统对感染的反应。
这是第一个在全球不同人群中验证的此类诊断测试(包括更广泛的细菌感染),也是唯一满足世界卫生组织和创新新诊断基金会为解决抗生素耐药性而设定的准确性目标的测试。
这些目标包括至少 90% 的灵敏度(正确识别真阳性)和 80% 的特异性(正确识别真阴性)来区分细菌和病毒感染。
12月20日发表在Cell Reports Medicine上的一篇论文描述了这项新测试。
“抗菌素耐药性不断上升,因此已经付出了很多努力来减少不适当的抗生素使用,”医学和生物医学数据科学副教授,该论文的资深作者Purvesh Khatri博士说。“准确诊断患者是否患有细菌或病毒感染是全球最大的健康挑战之一。
现有方法包括在培养皿中培养病原体,这需要几天的时间,或者聚合酶链反应(PCR)测试,这需要知道要寻找的特定病原体。
这就是为什么在许多情况下,“医生凭经验开抗生素,”Khatri说。“他们说,'我们要给你一种抗生素,如果你好转,你就感染了细菌。如果你不这样做,你就感染了病毒,我们将停止使用抗生素。

询问免疫系统

该测试是一种新的诊断测试之一,它着眼于宿主的反应 - 即患者的免疫系统如何反应 - 以确定感染的类型。它们测量参与宿主免疫反应的某些基因的表达。
“免疫系统已经这样做了数百万年,不断学习什么是细菌,什么是病毒以及如何应对它,”Khatri说。“与其寻找虫子本身,不如问免疫系统。
然而,由于这些宿主反应测试是使用来自西欧和北美的数据设计的,因此它们未能解释低收入和中等收入国家普遍存在的感染类型。特别是,他们难以区分细胞内细菌感染和病毒感染之间更微妙的差异。
“从流行病学上讲,发达国家的细菌感染通常来自在人体细胞外复制的细菌,”Khatri说。这些细胞外细菌包括大肠杆菌和引起链球菌性咽喉炎的细菌。在发展中国家,斑疹伤寒和结核病等常见细菌感染是由细胞内细菌引起的,细胞内细菌在人体细胞内复制,病毒也是如此。
“免疫系统根据它是细胞外还是细胞内细菌感染而有不同的反应,”Khatri说。“它变得棘手的原因是,一旦细菌进入细胞内,这些途径就会与病毒感染反应重叠。
目前的宿主反应测试可以区分细胞外细菌感染和病毒感染,准确率超过80%,但它们只能识别40%至70%的细胞内感染。

多样化的数据

为了开发一种可以将两种类型的细菌感染与病毒感染区分开来的诊断测试,Khatri的团队使用了来自35个国家的公开基因表达数据。其中包括来自已知感染的不同年龄,性别和种族的人的4754个样本。Khatri说,患者,感染和数据类型的多样性更能代表现实世界。
利用机器学习和其中一半的样本,他们确定了八个在细菌和病毒感染中表达不同的基因。他们对剩余样本和从尼泊尔和老挝收集的300多个新样本进行了八基因测试。
他们发现这八个基因可以高精度地区分细胞内和细胞外细菌感染与病毒感染,达到90%的灵敏度和90%的特异性。这是第一个达到(并超过)世界卫生组织和创新新诊断基金会提出的标准的诊断测试。
“我们已经证明,这种八基因特征在区分细菌和病毒感染方面具有更高的准确性和更多的可推广性,无论它们是细胞内还是细胞外,无论患者是在发达国家还是发展中国家,男人还是女人,婴儿还是80岁,”Khatri说。
他希望新的诊断测试最终能够转化为即时测试,并被发达国家和发展中国家的医生采用,因为它只需要血液样本,并且可以在30到45分钟内完成。他的团队已经为该测试申请了专li。
Khatri是免疫,移植和感染研究所,斯坦福Bio-X,斯坦福心血管研究所和母婴健康研究所的成员。
来自老挝人民民主共和国Mahosot医院和健康科学大学,尼泊尔Dhulikhel医院,牛津大学和多伦多大学的研究人员为这项研究做出了贡献。
该研究由比尔和梅琳达·盖茨基金会,国家过敏和传染病研究所(赠款1U19AI109662,U19AI057229,5R01AI125197和U19AI109761),国防部,Ralph&Marian Falk医学研究信托基金,斯坦福大学的Thomas C.和Joan M. Merigan捐赠基金,英国威康信托基金,国家科学基金会研究生研究奖学金, 和斯坦福研究生奖学金。

(文章来源于互联网)

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