Blut-basierter Test identifiziert Virusinfektion bevor sich Symptome entwickeln
Die Studie, die vor COVID-19 durchgeführt wurde, hat ein breites Potenzial für die Bekämpfung einer Pandemie
Ein Team von Wissenschaftlern von Duke Health hat Biomarker identifiziert, die zahlreiche Virusinfektionen über die verschiedenen klinischen Krankheitsstadien hinweg genau identifizieren und damit einen potenziellen neuen Weg zur Steuerung von Behandlung, Quarantäneentscheidungen und anderen Interventionen des klinischen und öffentlichen Gesundheitswesens im Zusammenhang mit endemischen und pandemischen Infektionskrankheiten aufzeigen.
Symbolbild
AhmadArdity, pixabay.com
Der auf Blut basierende Test verwendet einen Genexpressionstest zur korrekten Vorhersage von neun verschiedenen Virusinfektionen der Atemwege - darunter Influenza, Enterovirus, Adenovirus und Coronaviren, von denen bekannt ist, dass sie häufige Erkältungen verursachen. Er zeigt, dass die Gene des Körpers auf einen Erreger reagieren, bevor Symptome auftreten.
"Obwohl unsere Studie vor der COVID-19-Pandemie durchgeführt wurde, zeigen unsere Daten, dass diese Biomarker für eine Virusinfektion bereits vor der Entwicklung einer klinischen Erkrankung vorhanden und nachweisbar sind und somit die Grundlage für neue Ansätze zur Früherkennung und zum Management neu auftretender Virusausbrüche und Pandemien bilden könnten", sagte Dr. Micah McClain, außerordentlicher Professor in der medizinischen Fakultät von Duke und Hauptautor einer Studie, die am 24. September in The Lancet Infectious Diseases online veröffentlicht wurde.
McClain sagte, es seien weitere Studien im Gange, um die Wirksamkeit der genomischen Marker beim Nachweis von SARS-CoV-2, dem Stamm des Coronavirus, der COVID-19 verursacht, zu bestimmen. Vorläufige Ergebnisse aus diesen Studien wurden auf einer öffentlichen Website veröffentlicht, und die Daten werden derzeit von Fachkollegen geprüft.
McClain und seine Kollegen am Duke Center for Applied Genomics and Precision Medicine arbeiten seit Jahren an der Entwicklung und Feinabstimmung von Tests, die bakterielle Infektionen schnell von Virusinfektionen unterscheiden können - ein Bedürfnis des öffentlichen Gesundheitswesens, um sicherzustellen, dass Antibiotika ordnungsgemäß verschrieben werden. Antibiotika sind gegen Viren wirkungslos, und ihre unsachgemäße Anwendung hat die Zunahme behandlungsresistenter Bakterien begünstigt.
Die aktuelle Studie bringt diese Arbeit voran und bietet einen klinisch anwendbaren Ansatz, um nicht nur eine Virusinfektion zu identifizieren, sondern dies nicht nur zu tun, bevor Symptome auftreten, sondern oft auch bevor die standardmäßigen viralen PCR-Tests positiv werden.
Die Forscher rekrutierten zwischen 2009 und 2015 1.465 College-Studenten an der Duke und überwachten sie während des gesamten akademischen Jahres auf das Vorhandensein und den Schweregrad von acht Symptomen von Atemwegsinfektionen. Die Teilnehmer füllten eine tägliche webbasierte Umfrage aus und bewerteten die Symptome auf einer Skala von 0-4.
Indexfälle wurden definiert als Studienteilnehmer, die über einen 6-Punkte-Anstieg des kumulativen täglichen Symptom-Scores berichteten. Es wurden Bioproben von 264 Indexfällen mit klinischer Erkrankung gesammelt, von denen 150 eine respiratorische virale Ursache hatten, die durch traditionelle PCR-Tests von Nasen-Rachen-Proben bestätigt wurde.
Enge Kontakte der erkrankten Studienteilnehmer - Mitbewohner, enge Freunde und Partner, von denen angenommen wurde, dass sie ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung von Symptomen haben - wurden fünf Tage lang auf Symptome und Virusabgabe überwacht. Die Forscher maßen auch die Genexpressionsreaktionen mit dem blutbasierten 36-Gen-RT-PCR-Assay.
Von den 555 eingeschriebenen und beprobten engen Kontakten entwickelten 162 während der Beobachtung Symptome einer Atemwegsinfektion, von denen 106 die Krankheit auf der Grundlage herkömmlicher viraler PCR-Tests bestätigt hatten.
Bei den meisten Studienteilnehmern sagte der Genexpressionstest eine Virusinfektion bis zu drei Tage vor dem Auftreten maximaler Symptome genau voraus, oft vor dem Auftreten von Symptomen oder nachweisbarer Virusabgabe.
Bei Influenza war der Test zu 99% genau in der Vorhersage der Krankheit, zu 95% genau für das Adenovirus und zu 93% genau für den kälteauslösenden Coronavirusstamm.
"Unsere Studie zeigt das Potenzial dieses auf Genexpression basierenden Testansatzes", sagte McClain. "Wir können die natürlichen Immunreaktionssignale des Körpers nutzen, um eine Virusinfektion mit hoher Genauigkeit auch dann zu erkennen, wenn Menschen dem Erreger ausgesetzt waren, sich aber noch nicht krank fühlen.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
Originalveröffentlichung
Weitere News aus dem Ressort Wissenschaft
Meistgelesene News
Weitere News von unseren anderen Portalen
Zuletzt betrachtete Inhalte
Digitalisierung, KI und Quantencomputing: Die Zukunft der Analysen- und Labortechnik - Neue Studie zeigt großes Potenzial für eine der zentralen Zukunftsbranchen Deutschlands
TSQ 9610 GC-MS/MS | Triple-Quadrupol-Massenspektrometer | Thermo Fisher Scientific
Große Expertise zu kleinen Partikeln - Expertentage zur Partikelcharakterisierung bei LUM France
Rigaku und Xenocs arbeiten zusammen, um die Zukunft der Materialcharakterisierung neu zu definieren
Mit 3D-Zellkulturen gegen Krebsresistenzen - Gezielte Untersuchungen mit der Genschere
Neue Auslandstochter der Weltleitmesse analytica - analytica Vietnam feiert Premiere in Hanoi
Intrinsisch ungeordnete Proteine zuverlässig vermessen - Mit einem neuen Ansatz lässt sich die Form eines ungeordneten Proteins auf zwei verschiedene Arten bestimmen – an derselben Probe
Modellsystem für das Wachstum von Bauchspeicheldrüsenkrebs - Forschende entwickeln neuartiges Organoidmodell für das Pankreaskarzinom
Tragbares, KI-basiertes Testkit zur Identifizierung bakterieller Infektionen - Niederländische Wissenschaftlerin als Finalistin des Young Inventors Prize 2024 ausgewählt: Ihr Start-up konzentriert sich auf die häufigsten Infektionen
Virenfahndung in der Kanalisation - "Mithilfe zusätzlicher Tools, die in die Pipeline integriert werden, lassen sich sogar die Auswirkungen der gefundenen Mutation vorhersagen"
Hightech-Weste überwacht die Lungenfunktionen - Machine-Learning-Algorithmen unterstützen die Diagnose
