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A machine learning and centrifugal microfluidics platform for bedside prediction of sepsis

Par Conseil national de recherches du Canada

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DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1038/s41467-025-59227-x
AuteurRechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-8594-9191; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-1786-0803; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : ; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0003-3791-7747; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0009-0001-8897-6555; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-5183-6455; Rechercher : 1; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0009-0006-1269-7492; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9103-2494; Rechercher : 1; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-7902-6291; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-8838-5528; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-5989-8503; Rechercher : 1Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-9594-8042; Rechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-6446-8791
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Dispositifs médicaux
Bailleur de fondsRechercher : CIHR Skin Research Training Centre; Rechercher : Canada Research Chairs
FormatTexte, Article
Résumé
Sepsis is a life-threatening organ dysfunction due to a dysfunctional response to infection. Delays in diagnosis have substantial impact on survival. Herein, blood samples from 586 in-house patients with suspected sepsis are used in conjunction with machine learning and cross-validation to define a six-gene expression signature of immune cell reprogramming, termed Sepset, to predict clinical deterioration within the first 24 h (h) of clinical presentation. Prediction accuracy (~90% in early intensive care unit (ICU) and 70% in emergency room patients) is validated in 3178 patients from existing independent cohorts. A RT-PCR-based Sepset detection test shows a 94% sensitivity in 248 patients to predict worsening of the sequential organ failure assessment scores within the first 24 h. A stand-alone centrifugal microfluidic instrument that automates whole-blood Sepset classifier detection is tested, showing a sensitivity of 92%, and specificity of 89% in identifying the risk of clinical deterioration in patients with suspected sepsis.
Date de publication
Maison d’éditionNature
Licence
Dans
  • Nature Communications 16, nº 1, 4442 (27 mai 2025).
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrement17a81d26-cacf-4df6-ba93-8daae1f219e9
Enregistrement créé2025-05-29
Enregistrement modifié2025-05-29
Date de modification :