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分子診斷準備來搶pct/crp/saa的蛋糕了
發布時間：2023-10-13 09:09:51

斯坦福醫學科學家開發的一項診斷測試可以以９０％的準確率分離細菌和病毒感染，這是第一個符合世界衛生組織設定的標準。

在發展中國家，大多數抗生素處方不僅毫無意義　－　估計其中７０％至８０％用于病毒感染，藥物不能治療　－　它們也是有害的，因為過度使用抗生素會加速抗生素耐藥性。
美國也存在類似的問題，估計有３０％至５０％的抗生素處方用于病毒感染。
現在，斯坦福醫學研究人員及其同事開發的一種基于基因表達的新測試可以讓世界各地的醫生快速準確地區分細菌和病毒感染，從而減少抗生素的過度使用。該測試基于患者的免疫系統對感染的反應。
這是第一個在全球不同人群中驗證的此類診斷測試（包括更廣泛的細菌感染），也是唯一滿足世界衛生組織和創新新診斷基金會為解決抗生素耐藥性而設定的準確性目標的測試。
這些目標包括至少　９０％　的靈敏度（正確識別真陽性）和　８０％　的特異性（正確識別真陰性）來區分細菌和病毒感染。
１２月２０日發表在Ｃｅｌｌ　Ｒｅｐｏｒｔｓ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ上的一篇論文描述了這項新測試。
“抗菌素耐藥性不斷上升，因此已經付出了很多努力來減少不適當的抗生素使用，”醫學和生物醫學數據科學副教授，該論文的資深作者Ｐｕｒｖｅｓｈ　Ｋｈａｔｒｉ博士說。“準確診斷患者是否患有細菌或病毒感染是全球最大的健康挑戰之一。
現有方法包括在培養皿中培養病原體，這需要幾天的時間，或者聚合酶鏈反應（ＰＣＲ）測試，這需要知道要尋找的特定病原體。
這就是為什么在許多情況下，“醫生憑經驗開抗生素，”Ｋｈａｔｒｉ說。“他們說，＇我們要給你一種抗生素，如果你好轉，你就感染了細菌。如果你不這樣做，你就感染了病毒，我們將停止使用抗生素。

詢問免疫系統

該測試是一種新的診斷測試之一，它著眼于宿主的反應　－　即患者的免疫系統如何反應　－　以確定感染的類型。它們測量參與宿主免疫反應的某些基因的表達。
“免疫系統已經這樣做了數百萬年，不斷學習什么是細菌，什么是病毒以及如何應對它，”Ｋｈａｔｒｉ說。“與其尋找蟲子本身，不如問免疫系統。
然而，由于這些宿主反應測試是使用來自西歐和北美的數據設計的，因此它們未能解釋低收入和中等收入國家普遍存在的感染類型。特別是，他們難以區分細胞內細菌感染和病毒感染之間更微妙的差異。
“從流行病學上講，發達國家的細菌感染通常來自在人體細胞外復制的細菌，”Ｋｈａｔｒｉ說。這些細胞外細菌包括大腸桿菌和引起鏈球菌性咽喉炎的細菌。在發展中國家，斑疹傷寒和結核病等常見細菌感染是由細胞內細菌引起的，細胞內細菌在人體細胞內復制，病毒也是如此。
“免疫系統根據它是細胞外還是細胞內細菌感染而有不同的反應，”Ｋｈａｔｒｉ說。“它變得棘手的原因是，一旦細菌進入細胞內，這些途徑就會與病毒感染反應重疊。
目前的宿主反應測試可以區分細胞外細菌感染和病毒感染，準確率超過８０％，但它們只能識別４０％至７０％的細胞內感染。

多樣化的數據

為了開發一種可以將兩種類型的細菌感染與病毒感染區分開來的診斷測試，Ｋｈａｔｒｉ的團隊使用了來自３５個國家的公開基因表達數據。其中包括來自已知感染的不同年齡，性別和種族的人的４７５４個樣本。Ｋｈａｔｒｉ說，患者，感染和數據類型的多樣性更能代表現實世界。
利用機器學習和其中一半的樣本，他們確定了八個在細菌和病毒感染中表達不同的基因。他們對剩余樣本和從尼泊爾和老撾收集的３００多個新樣本進行了八基因測試。
他們發現這八個基因可以高精度地區分細胞內和細胞外細菌感染與病毒感染，達到９０％的靈敏度和９０％的特異性。這是第一個達到（并超過）世界衛生組織和創新新診斷基金會提出的標準的診斷測試。
“我們已經證明，這種八基因特征在區分細菌和病毒感染方面具有更高的準確性和更多的可推廣性，無論它們是細胞內還是細胞外，無論患者是在發達國家還是發展中國家，男人還是女人，嬰兒還是８０歲，”Ｋｈａｔｒｉ說。
他希望新的診斷測試最終能夠轉化為即時測試，并被發達國家和發展中國家的醫生采用，因為它只需要血液樣本，并且可以在３０到４５分鐘內完成。他的團隊已經為該測試申請了專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嬰健康研究所的成員。
來自老撾人民民主共和國Ｍａｈｏｓｏｔ醫院和健康科學大學，尼泊爾Ｄｈｕｌｉｋｈｅｌ醫院，牛津大學和多倫多大學的研究人員為這項研究做出了貢獻。
該研究由比爾和梅琳達·蓋茨基金會，國家過敏和傳染病研究所（贈款１Ｕ１９ＡＩ１０９６６２，Ｕ１９ＡＩ０５７２２９，５Ｒ０１ＡＩ１２５１９７和Ｕ１９ＡＩ１０９７６１），國防部，Ｒａｌｐｈ＆Ｍａｒｉａｎ　Ｆａｌｋ醫學研究信托基金，斯坦福大學的Ｔｈｏｍａｓ　Ｃ．和Ｊｏａｎ　Ｍ．　Ｍｅｒｉｇａｎ捐贈基金，英國威康信托基金，國家科學基金會研究生研究獎學金，　和斯坦福研究生獎學金。

（文章來源于互聯網）

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