全世界有1000多万人患有活动性结核病(ATB)，每年有100多万人死于该病。大多数病人诊断作为生活在资源缺乏的国家,因为那里是特别具有挑战性,更新测试需要昂贵的实验设备,通常是无货,和历史标准培养痰样本往往缓慢而正确识别作为不够敏感,这意味着许多疾病需要治疗的患者并不确定,直到为时已晚。
帮助病人风险最高为作为获得他们所需要的护理,世界卫生组织(世卫组织)呼吁建立一个诊断测试blood-based而不是sputum-based(减少所需的基础设施部署)和可以识别高危患者作为,应该放在一个诊断测试。
现在，来自威斯生物工程研究所、麻省理工学院布罗德研究所、哈佛大学、布里格姆妇女医院和其他几家合作机构的一组研究人员以一种快速、超灵敏的方式响应了这一号召，以血液为基础的结核病分流测试，分析血液样本中四种蛋白质和抗结核病抗体的联合水平的“特征”，以确定哪些患者可能患有ATB，需要进一步的诊断和治疗。它可以被配置成一种只需花费2美元就能在30分钟内得出结果的检查点测试，从而降低了在低资源环境下的护理障碍，并有可能挽救数百万人的生命。这项研究发表在《科学转化医学》杂志上。
“我们的测试表明敏感性86%,特异性69%,非常接近的最低要求的敏感性90%,特异性70%有效的结核病诊断测试,”第一作者Rushdy艾哈迈德说,前研究员Broad研究所现总统真北生物。“它还在来自三个不同大陆的患者样本中有效地识别了ATB的特征，这意味着它可以检测到许多病原体的菌株，以及hiv阳性和hiv阴性的样本，这使得它广泛适用于大多数ATB患者。”
蛋白质的权力
研究团队通过在患者血液中识别出一组始终表明ATB高可能性的生物标记来创建他们的基于血液的测试，然后开发出一种易于部署的测试来检测这种标记。
他们首先测量了来自坦桑尼亚和菲律宾的约400个样本中的47种不同的血液蛋白水平，这些样本都是使用传统的微生物学评估方法诊断为ATB或TB (OTB)以外的疾病。然后，他们使用一种机器学习算法分析蛋白质水平数据，这种算法针对的是ATB患者体内持续升高的四种蛋白质。基于这个特征，该算法正确地预测了86%的阳性样本(敏感性)中存在ATB，而65%的阴性样本(特异性)中不存在ATB。它还在100%的艾滋病毒阳性样本中正确地识别出了ATB，在84%的治愈了ATB的样本中没有发现ATB。
为了提高检测这四种蛋白质的低浓度的能力，他们在Simoa平台上开发了一种超灵敏的免疫分析法，这种方法可以有效地检测蛋白质水平，只需从手指上取一滴血即可。本实验将算法的灵敏度提高到87%，特异性提高到66%。此外，在19个有潜伏结核病的样本中，该测试没有预测到ATB，这表明它可以有效地将需要立即治疗的患者与那些不需要昂贵干预的患者区分开来。
“我们分析的所有四种血液蛋白水平的升高已经在一系列不同的疾病中得到了确认，但只有结合到预测算法中，它们才有能力将ATB与其他疾病区分开来，”共同通讯作者大卫·沃尔特(David Walt)说。他是威斯研究所的核心成员，同时也是哈佛医学院(Harvard Medical School)生物启发工程学的汉斯约格·威斯(Hansjorg Wyss)教授，也是布莱根大学(Brigham)病理科的高级研究员。
更快,更好,更便宜
在研究的第二阶段，研究团队通过测试从越南、南非和秘鲁的317名患者身上采集的不同样本中识别ATB的能力，验证了他们的算法。他们还测试了这组样本中的第五个生物标志物，以提高算法的性能:抗结核抗原Ag85B的抗体的存在。有了这个附加的参数，测试的灵敏度达到86%，特异性达到69%。它在艾滋病毒阳性和阴性样本以及潜伏结核样本中也保持了其性能。
“不仅是该方法的一个最快的和最精确的作为分类测试可用,也更易于部署比其他现有方法在资源缺乏的社区,它作用于不同菌株的结核病患者,和它的结果不是由艾滋病病毒感染状况复杂,“说共同通讯作者迈克尔•吉列布罗德研究所(Broad Institute)的研究科学家、蛋白质组学和生物标记物发现项目的高级组长，同时也是哈佛大学医学院(HMS)的助理教授。“这些特性使它有潜力成为一种救星，它可以识别出需要立即进行结核病诊断测试的患者，这将减少未确诊的ATB和过度使用抗生素以及对非ATB患者进行昂贵的诊断造成的死亡。”
该团队正在通过添加更多诊断性生物标志物(包括直接测量结核抗原)和对检测方法进行多路复用，以使其能够同时检测多达10种分析物，继续改进和改进他们的分类测试。
论文的其他作者还包括来自威斯研究所、波士顿大学和塔夫茨大学的谢亮霞;马里兰大学医学中心的玛格丽特·派尔;Daktari Diagnostics的Marta Suarez;创新诊断基金会的Tobias Broger;来自索尔福德系统的丹·斯坦伯格;公共卫生实验室的Shaali Ame和Said Ali;热带医学研究所的Marilla Lucero、Diozele Sanvictores和Veronica Tallo;来自布罗德研究所的Matthew Szucs、Melanie MacMullan和Steven Carr;来自卑尔根大学的Frode Berven;来自新德里公共卫生动力学中心的Arup Dutta、Usha Dhingra、Saikat Deb和Sunil Sazawal;来自Myriad RBM的Robert Bencher和Dominic Eisinger;康奈尔营养科学、全球健康和技术研究所的Saurabh Mehta;来自哈佛大学陈曾熙公共卫生学院的Wafaie Fawzi;昆士兰大学的Ian Riley;Muhimbili卫生及相关科学大学的Zul Premji;约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院的罗伯特·布莱克;来自华盛顿大学的Christopher Murray;还有Draper Richards Kaplan基金会的Bill Rodriguez。
这项研究得到了墨尔本大学的支持，并得到了来自法案和全球健康基金的重大挑战梅林达•盖茨基金会。
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