We use cookies to understand how you use our site and to improve your experience. This includes personalizing content and advertising. To learn more, click here. By continuing to use our site, you accept our use of cookies. Cookie Policy.

Features Partner Sites Information LinkXpress hp
Sign In
Advertise with Us
RANDOX LABORATORIES

Download Mobile App




С помощью анализа крови стало возможно заранее предсказывать начало туберкулеза

By LabMedica International staff writers
Posted on 10 Jul 2018
Туберкулез, вызванный микобактерией туберкулеза (Mycobacterium tuberculosis), является ведущей причиной смерти человека из-за инфицирования единственным патогеном. More...
Каждый год диагностируется более 10 миллионов новых случаев заболевания туберкулезом, и почти 2 миллиона человек умирают от этой болезни.

Люди, проживающие с лицами, имеющими активный туберкулез, подвергаются наибольшему риску развития болезни, однако болезнь действительно развивается только у от 5 до 20% людей, инфицированных туберкулезом. Анализ крови, который предсказывает развитие туберкулеза без привлечения большого числа людей с более низким риском к ненужному профилактическому лечению, в настоящее время недоступен.

Международный консорциум ученых в сотрудничестве со Стелленбосским университетом (Stellenbosch University; Стелленбош, Южная Африка) зарегистрировал 4466 ВИЧ-отрицательных, здоровых участников исследования из семей с 1,098 носителями заболевания – лицами с активным туберкулезом, которые позволили командам регистрировать членов своих семей, не имевших туберкулеза в его активной стадии. Образцы крови были взяты у 4466 участников исследования и сохранены.

В конце начального периода исследования, когда стало очевидно, у кого туберкулез стал развиваться, а у кого нет, были проанализированы образцы крови 79 человек, у которых развился активный туберкулез между 3 и 24 месяцами после наблюдения, и 328, которые остались здоровыми в течение двух лет наблюдения. Измерялись различные биологические признаки, комбинации уровней генов или белков, которые в совокупности приводят к результату, который связан с текущим или будущим риском развития заболевания. Ученые использовали секвенирование РНК, полимеразную цепную реакцию и алгоритм парного соотношения в подходе к тестированию.

Консорциум обнаружил, что сигнатура с четырьмя транскриптами (RISK4), которая представляет собой комбинацию из четырех генов, связанных с воспалительными реакциями, полученными из образцов из Южной Африки и Гамбии, предсказала прогрессирование до двух лет до начала заболевания в слепом тестовом наборе образцов из Южной Африки, Гамбии и Эфиопии с небольшой вариабельностью, связанной с популяцией, а также это было подтверждено на внешней когорте южноафриканских подростков с латентной инфекцией M. tuberculosis. Напротив, опубликованные диагностические или прогностические сигнатуры туберкулеза предсказывались на образцах из некоторых, но не всех трех стран, что указывало на сайт-специфичную изменчивость. Ретроспективный метаанализ идентифицировал одну пару генов, комплемент C1q C-цепи/рецептор T-клеток альфа вариабельный 27 (Complement C1q C Chain/ T Cell Receptor Alpha Variable 27 - C1QC/TRAV27), которая будет последовательно прогнозировать прогрессирование туберкулеза при контактах в семье из нескольких африканских регионов, но не у инфицированных подростков без известных недавних контактов с источником заражения.

Доктор медицины, доктор философии Герхард Вальцль (Gerhard Walzl), ведущий автор исследования, сказал: "Эта сигнатура, известная как RISK4, была обнаружена во всех когортах исследования из Южной Африки, Гамбии и Эфиопии. Отдельных компонентов этой сигнатуры может быть недостаточно для точной диагностики прогноза, но комбинация этих маркеров повышает их точность. Мы надеемся, что первичные медицинские клиники смогут использовать такой тест, и тогда реагенты будут легко доступны в этом формате, как и те тесты, которые в настоящее время используются для диагностики туберкулеза". Исследование было опубликовано 6 апреля 2018 года в журнале "Американский журнал респираторной медицины и реаниматологии" (American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine).

Ссылки по теме:
Стелленбосский университет


Gold Member
Flocked Fiber Swabs
Puritan® Patented HydraFlock®
Online QC Software
Acusera 24•7
Steam Sterilizer
Hi Vac II Line
HPV Molecular Test
BD Onclarity HPV Assay
Read the full article by registering today, it's FREE! It's Free!
Register now for FREE to LabMedica.com and get access to news and events that shape the world of Clinical Laboratory Medicine.
  • Free digital version edition of LabMedica International sent by email on regular basis
  • Free print version of LabMedica International magazine (available only outside USA and Canada).
  • Free and unlimited access to back issues of LabMedica International in digital format
  • Free LabMedica International Newsletter sent every week containing the latest news
  • Free breaking news sent via email
  • Free access to Events Calendar
  • Free access to LinkXpress new product services
  • REGISTRATION IS FREE AND EASY!
Click here to Register








Channels

Clinical Chemistry

view channel
Image: Researchers use a novel immobilized liposome-bound gel beads method to measure CEC levels and their association with cardiovascular risks (Photo courtesy of Institute of Science Tokyo)

Simple Blood-Based Cholesterol Efflux Assay Identifies High-Risk Coronary Plaque Features

Unstable coronary plaques are difficult to identify before they trigger acute cardiovascular events. Standard high-density lipoprotein (HDL) measurements do not always capture how well HDL particles function... Read more

Pathology

view channel
Image: Overview of the uncertainty-aware lensfree computational pathology platform for automated HER2 assessment. A compact lensfree holographic imaging system captures diffraction patterns from immunohistochemically stained breast tissue samples, which are computationally reconstructed and analyzed using deep neural networks with Bayesian uncertainty quantification. (Photo courtesy of Ozcan Lab, UCLA)

Uncertainty-Aware AI Platform Supports Automated HER2 Assessment in Breast Cancer

Accurate assessment of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is critical for breast cancer diagnosis and treatment selection, yet scoring variability and infrastructure requirements can complicate... Read more
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.