Metagenomic fingerprints in bronchoalveolar lavage differentiate pulmonary diseases
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Le résumé fourni par la source
Recent advances in unbiased metagenomic next-generation sequencing (mNGS) enable simultaneous examination of microbial and host genetic material. We developed a multimodal machine learning-based diagnostic approach to differentiate lung cancer and pulmonary infections by analyzing 402 bronchoalveolar lavage fluid (BALF) mNGS datasets, including lung cancer (n = 123), bacterial infections (n = 114), fungal infections (n = 79), and pulmonary tuberculosis (n = 86). The training cohort revealed differences in microbial profiles, bacteriophage abundance, host gene and transposable element expression, immune cell composition, and tumor fraction derived from copy number variation (CNV). The integrated model (Model VI) achieved an AUC of 0.937 (95% CI, 0.910-0.964) in the training cohort and 0.847 (95% CI, 0.776-0.918) in the test cohort. A rule-in/rule-out strategy further improved accuracy in differentiating lung cancer from tuberculosis (accuracy = 0.896), fungal (accuracy = 0.915), and bacterial (accuracy = 0.907) infections. These findings highlight the potential of mNGS-based multimodal analysis as a cost-effective tool for early and accurate differential diagnosis.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Metagenomic fingerprints in bronchoalveolar lavage differentiate pulmonary diseases
- Date Crossref
- 07/10/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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First Affiliated Hospital Zhejiang University Institute of Laboratory Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Zhejiang University Department of Laboratory Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Vision Medicals (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Zhejiang Key Laboratory of Clinical In Vitro Diagnostic Techniques pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Ltd Vision Medicals Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
Institute of Laboratory Medicine — First Affiliated Hospital Zhejiang University, Department of Laboratory Medicine — Zhejiang University et Vision Medicals (China), avec 2 autres affiliations.
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