CN106461674A - 一种用于诊断结核性脑膜炎的方法 - Google Patents

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Abstract

本文记载了一种用于诊断结核性脑膜炎(TBM)的方法。检测来自疑似患有TBM的液体样品，以确定白细胞介素‑13(IL‑13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL‑37)、IL‑17,IL‑12p70,IFN‑γ,IL‑6,IL‑10,IL‑13,IP‑10,MIP‑1a,MIP‑1b、RANTES和GM‑CSF中的至少两种的存在。至少任意两种上述生物标志物的水平相比无TBM的受试者体内的水平要高则表明所述受试者患有TBM。

Description

一种用于诊断结核性脑膜炎的方法
相关申请的交叉引用
本申请要求了南非临时专利申请2014/02743的优先权，在此通过引用的方式将其并入本文。
技术领域
本发明涉及一种用于诊断结核性脑膜炎的方法。
技术背景
目前世界上有三分之一的人都感染了结核分枝杆菌(Mycobacterium(M.)tuberculosis)，并且每年超过1500万人死于由此导致的疾病[1]。涉及中枢神经系统(Central nervous system,CNS)的占所有肺结核病例的1％，其中结核性脑膜炎(tuberculous meningitis,TBM)是最严重的情形，并且经常发生于幼儿时期[2]。
来自原发肺部病灶的杆菌的血源性传播可能导致在脑膜、邻近脑膜的脑组织或室管膜处发生干酪样肉芽肿，即所谓的Rich病灶(Rich focus)。该Rich病灶在视网膜下腔中破裂会导致出现TBM的临床症状。在大多数情况下，初次感染后的数月内会发展成TBM[3]。尽管有适当的抗结核的治疗，但TBM的结局往往是糟糕的，并且早期治疗的开始是影响发病率、死亡率和医疗成本的最关键的因素，这突出了TBM早期诊断的重要性[4]。缺乏灵敏的TBM早期诊断方法是导致延迟诊断的最常见的原因。
目前，从脑脊髓液(cerebrospinal fluid,CSF)中检测出抗酸杆菌和/或培养出结核分枝杆菌代表诊断TBM的黄金法则。然而，这两种方法灵敏度都很低(10-20％)[5,6]。诊断TBM的核酸扩增技术是有前景的但仍在儿科人群中接受评估，并且尚不适合在资源匮乏的国家广泛应用[4]。在开发简化的TB检测方法，主要是抗原检测方面已经做过很多尝试，但是它们的诊断能力还是很弱。因此，在临床实践中，TBM的诊断通常需要结合临床、实验室以及放射学方面的结果。
因此一种精确、简单的TBM诊断方法，尤其在资源匮乏的环境中是有需求的。
发明内容
根据本发明的第一个实施例，提供了一种检测结核性脑膜炎(TBM)的方法，该方法包括如下步骤：
在来自疑似患有TBM的受试者的样品中检测至少两种生物标志物的存在或测定其水平，所述生物标志物选自由白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF组成的组；并且
基于所述样品中的所述生物标志物的检测结果或水平确定受试者是否患有TBM。
当样品中的IL-13,VEGF,LL-37,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b和/或RANTES的水平高于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平，尤其高于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，所述方法可以做出TBM的阳性诊断结果。
或者，另外，当样品中IL-17和/或GM-CSF的水平低于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平，尤其低于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，可以做出TBM的阳性诊断。
样品中至少三种所述生物标志物的水平可以被测定。
所述至少两种或三种生物标志物可以选自由IL-13,VEGF,LL-37和IL-17组成的组，优选自由IL-13,VEGF和LL-37组成的组。
所述样品可以来自患者的脑脊髓液或血清。
可以用捕获剂和指示剂结合每种所述生物标志物，并且可以提供指示剂来指示什么时候所述捕获剂和生物标志物结合。
所述捕获剂可以是抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚合物。
所述指示剂可以是量热的、电化学的、发色的、光学的、荧光的或放射性标记的指示剂。
根据本发明的第二个实施例，提供了一种用于诊断结核性脑膜炎(TBM)的装置，所述装置包括：
工具，用于接收来自疑似患有TBM的受试者的样品；
捕获剂，用于结合可能存在于样品中的至少两种生物标志物，所述生物标志物选自白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF由组成的组；并且
至少一种指示剂，其指示何时所述捕获剂结合到所述生物标志物。
所述捕获剂和指示剂可以如上所述。
所述装置可以包括用于检测所述捕获剂与所述生物标志物结合的工具，例如，通过电学、声学、光学或机械的方法检测。
所述装置可以是定点照护(point-of-care)装置。
根据本发明的第三个实施例，提供一种用于在来自受试者的样品中诊断结核性脑膜炎(TBM)的试剂盒，所述试剂盒包括：
捕获剂，用于结合可能存在于样品中的至少两种生物标志物，所述生物标志物选自白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF由组成的组；并且
至少一种指示剂，其指示所述捕获剂何时结合到所述生物标志物。
所述捕获剂和指示剂可以是如上所述的。
所述试剂盒可以包括如上所述的装置。
所述试剂盒还可以包括进行如上所述的诊断方法的说明书。
附图说明
图1-是研究参与者的流程图。临床病例的定义是Marais et al.7b中的44例“无脑膜炎”病例，随机挑选了20位患者用于分析。CSF：脑脊髓；TBM：结核性脑膜炎。
图2 A-CSF样品中TBM和非TBM病例的CSF和血清生物标志物表达水平。结果以皮克每毫升(pg/ml)表示。黑色的圆圈(+)对应于TBM病例(n＝56)；开放的圆圈(-)对应于非TBM病例(n＝55)。虚线代表分组的细胞因子的平均检测限。采用曼-惠特尼检验进行统计比较(*p-值<0.01&≥0.001；**p-值<0.001)。
图2B-血清样品中的TBM和非TBM病例的CSF和血清生物标志物表达水平。结果以皮克每毫升(pg/ml)表示。黑色的圆圈(+)对应于TBM病例(n＝56)；开放的圆圈(-)对应于非TBM病例(n＝55)。虚线代表分组的细胞因子的平均检测极限。采用曼-惠特尼检验进行统计比较(*p-值<0.01&≥0.001；**p-值<0.001)。
图3 A-TBM(n＝56)和非TBM(n＝55)病例的CSF和血清中的生物标志物的二维无监督层次聚类分析和主成分分析。每种生物标志物的归一化值根据颜色尺度来描述，红色和绿色分别代表表达超过和低于中值。左边的系统树图示出了不同生物标志物之间的接近度，说明每个子簇内的生物标志物可能有着相同的来源，共同的转录调控和/或相同的功能。可以在CSF而非血清中看到TBM病例的重要聚类。
图3 A-TBM(n＝56)和非TBM(n＝55)病例的CSF和血清中的生物标志物的三维无监督层次聚类分析和主成分分析(PCA)。每个点代表基于研究的所有生物标志物的值的实验对象。方差百分比被描绘在3个轴上。每个点之间的空间距离代表了每个个体之间的关联性。在CSF而非血清中看到TBM病例的图像聚类。
图4-非TBM病例的亚组和TBM的CSF中的生物标志物表达谱。TBM(n＝56)和非TBM亚组(细菌性脑膜炎(n＝10)；病毒性脑膜炎(n＝25)；无脑膜炎(n＝20))病例的CSF中的生物标志物表达谱的无监督层次聚类分析。用每亚组的分组中位数来表示组间的生物标志物表达谱的差异。
图5-TBM、细菌性脑膜炎和病毒性脑膜炎的最典型路径。
呈现了结核性脑膜炎(TBM)、细菌性脑膜炎和病毒性脑膜炎中的最典型通路。在y轴上–log(p-值)表示一个具体路径和数据集之间的关联可能性。阈值线代表p-值为0.05。与IL-17信号传导、细胞激素，以及免疫细胞之间的通讯相关联的通路与三种类型的脑膜炎相关。然而，TBM中与多发性硬化的发病机理，维生素D受体/类视色素X受体的激活，以及巨噬细胞中趋化因子受体5型信号转导通路有关的标志物的相对丰度大于其他类型脑膜炎。
本发明的详细说明
本文记载了一种用于诊断结核性脑膜炎的方法。检测来自疑似患有TBM的受试者的液体样品，是否存在至少两种、至少三种或至少四种下述生物标志物：白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF。与无TBM受试者体内的水平相比，如果发现所述样品中的这些生物标志物表达过度或表达不足，则说明所述受试者患有TBM。
尤其是，当样品中的IL-13,VEGF,LL-37,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b和/或RANTES的水平高于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平，尤其高于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，可以做出TBM的阳性诊断结果。或者，另外，当样品中IL-17和/或GM-CSF的水平低于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平，尤其低于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，可以做出TBM的阳性诊断。
所述样品可以是来自所述受试者的脑脊髓液或血清。
如本文所使用的术语“包括”、“包含”、“含有”，及其任何变型，旨在涉及非排他性的包含，并且不排除其他没有特别提到的要素。
在一个实施例中，所述至少两种、至少三种、至少四种生物标志物选自由IL-13,VEGF,LL-37和IL-17组成的组。在另一个实施例中，所述至少两种或至少三种生物标志物选自由IL-13,VEGF和LL-37组成的组。在另一个实施例中，所述至少两种生物标志物是IL-13和VEGF,IL-13和LL-37,或VEGF和LL-37。
可以用捕获剂或指示剂结合每种所述的生物标志物，并且用指示剂指示什么时候所述捕获剂与每种所述生物标志物结合。
所述生物标志物可采用可商购获得的技术来检测，例如ELISA技术或多元微珠阵列技术，尽管目的是开发一种具体的用于实施所述方法的定点照护诊断装置，特别是在资源贫乏的环境中使用。
界限或阈值可以根据无结核性脑膜炎患者体内或患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎受试者体内的生物标志物的典型水平来确定，并且在确定所述受试者是否患有TBM时，可将样品中检测到的所述生物标志物的水平与阈值水平相比较。换言之，所述方法将测试面板上的生物标志物与无TBM的受试者相比较，或与患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的受试者相比较，是否表达不足或表达过度。
抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚合物可以作为所述捕获剂，并且所述指示剂可以是量热的、电化的、发色的、发光的、荧光的或放射性标记的指示剂。
所述方法可以作为初步诊断工具，通过本方法的阳性诊断，如果有必要的话，可以通过第二次诊断进一步确诊。与其间，等待第二检测的结果时，该受试者可以开始治疗。反之，本发明的方法还可以用来排除TBM的可能性，以此来防止非TBM受试者的过度治疗。
本发明的方法可以采用检测和指示样品中生物标志物的存在的诊断装置来进行。所述装置具有用于接收来自受试者的样品的工具，例如可放置样品的装载或接收区域。所述装置具有捕获剂和指示剂，并且一旦所述样品被装载至所述装置上或接收进所述装置中，就被移动至与所述捕获剂接触，所述捕获剂可以结合存在的生物标志物。所述指示剂意味着结合已经发生。所述装置是一种典型的定点照护装置，例如侧向层析装置。正在开发一种手持设备，能够采用上变频荧光技术(up-converting phosphor technology)进行基于侧向层析试验的TBM诊断。
在一个实施例中，所述装置可以是浸量杆，其可以浸入到脑脊髓液或血清样品中，或在上面加样品，与许多家用妊娠测试试剂盒类似。所述浸量杆含有所述捕获剂，并且当它们在面板上与生物标志物结合时，与对照信号一起，产生信号。
本发明现将通过下述非限制性的实例做更详细的描述。
实施例
方法
研究群体和病例定义
于2012年11月至2009年11月期间，在南非开普敦Tygerberg医院收治的，有疑似脑膜炎症状和特征的，年龄从3个月至13岁之间的儿童中进行了群组研究。脑膜炎的症状和特征包括以下一种或多种：头痛、烦躁、呕吐、发热、颈强直、抽搐、局灶性神经功能缺损，意识改变，或嗜睡。根据Marais et al.[7]记载的诊断标准，将所有有疑似脑膜炎的儿童回顾性地分成TBM组或非TBM组。
CSF的微生物学评价
在TBM疑似患者中，进行了直接荧光显微镜下金胺染色技术，BACTEC MGIT 960(Becton Dickinson诊断系统，美国)培养和两种可购买的核酸扩增试验，GenoTypeMTBDRplus(海恩生命科学，内伦，德国)和GeneXpert MTB/RIF(Cepheid，森尼韦尔，美国)。所有测试都是根据厂家的指导说明进行的。做为常规护理的一部分，所有病例都进行了革兰氏染色，墨汁检验和血琼脂平板培养。当有疑似病毒性脑膜炎时，在Tygerberg医院国家卫生服务实验室进行了包括疱疹病毒(如巨细胞病毒(CMV)面板，人类疱疹病毒6型(hv-6)、EB病毒(EBV)、单纯疱疹病毒1型(HSV-1)、单纯疱疹病毒2型(HSV-2)，和水痘-带状疱疹病毒(VZV))、肠道病毒和腮腺炎在内的病毒PCR。
TBM组
TBM被分级为“明确的”，当具有疑似疾病症状或特征的患者的CSF中的抗酸杆菌是明显的，能从CSF中分离培养出结核分枝杆菌，或者通过两种可购买的商业核酸扩增检测方法中的一种在CSF中检测到结核分支杆菌。TBM被分级为“很可能的”，当有脑成像时患者的诊断分数≥12，且没有脑成像时分数≥10。将TBM分级为“可能的”，当有成像时患者的诊断分数为6-11且没有成像时分数为6-9。诊断分数是根据Marais et al.[7]记载的统一临床病例定义确定的。
非TBM组
当建立了一种可替换的诊断时，将患者归类为非TBM组。所述非TBM组被分为三个亚组：1)病毒性脑膜炎病例；2)细菌性脑膜炎病例；和3)非脑膜炎病例的异质组。
病毒性脑膜炎(VM)：该组包括经PCR确认的病毒性脑膜炎诊断的所有儿童和那些CSF中经革兰氏染色或常规培养不存在微生物但白细胞计数≥10x106/l且临床过程与病毒性脑膜炎一致的人[18]。
细菌性脑膜炎(BM)：所有病例CSF培养为阳性，革兰氏染色细菌可见或细菌抗原胶乳凝集试验呈阳性。此外，经过或不经用于细菌性病原体的阳性血培养CSF中均具有细菌性脑膜炎的特性特征(高蛋白、低葡萄糖、变形细胞占主导地位)，且临床病程与细菌性脑膜炎一致的病例也包括在该组中。
非脑膜炎：所有具有脑膜炎临床特征和症状，但经常规CSF检测已排除脑膜炎且出院时在其临床病程中有很明显的另一清晰的诊断与该诊断一致的病例包括在该组中
样品制备
在常规诊断检查期间从疑似患有脑膜炎的所有儿童中收集血液和CSF样品。将所有样品离心并且将血清和CSF上清液分离至灭菌的聚丙烯管中并在-80℃保存备用。在使用前快速解冻冰冻样品。然后将CSF上清液通过亲水性PVDF微孔滤膜(MultiScreenHTS-GV板0.22μm；美国马萨诸塞州比尔里卡EMD密理博公司,2013)
多重细胞因子和趋化因子分析
用Luminex复合微珠阵列技术测定宿主血清和CSF中的生物标志物的水平。采用Bio-Plex试剂盒(Bio-Rad,Hercules,美国)在这两种样品中检测包括白细胞介素-1β(IL-1β)，IL-1受体拮抗剂(IL-1RA)，IL 2，IL-4，IL-5，IL-6、IL-7、IL-8、IL-9、IL-10、IL-12(p70)、IL-13、IL-15、IL-17、γ-干扰素(IFN-γ)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、巨噬细胞炎性蛋白1α(MIP-1α)、巨噬细胞炎性蛋白1β(MIP-1β)、粒细胞集落刺激因子(G-CSF)、粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)，嗜酸性粒细胞趋化因子、碱性成纤维细胞生长因子(FGF-basic)、单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)、调节激活正常T细胞表达和分泌(RANTES)，干扰素-γ-诱导蛋白(IP-10)、血小板衍生生长因子(PDGF BB)和血管内皮生长因子(VEGF)在内的二十七种宿主标志物。在分析前，按照厂家建议(10014905号公告；Bio-Rad)，用试剂盒中提供的样品稀释液将血清样品按1∶4稀释。分析结果在Bio-Plex 200平台(Bio-Rad)上读取，并用Bio-Plex管理软件6.0获取和分析微珠。
LL-37
用酶联免疫吸附测定(ELISA)试剂盒(USCN生命科学公司，美国休斯敦)检测血清和CSF中的LL-37浓度。按照厂家产品手册将此次分析的样品以1∶500稀释。最初，LL-37测定分析中的变异系数(CV)高，但在引入了两步额外的清洗步骤之后，分析中的变异系数<10％。
统计分析
用SPSS 2.0版(美国伊利诺伊州芝加哥市SPSS公司)，GraphPad Prism4.0版(美国圣地亚哥GraphPad软件)和R版本3.0.1[19]进行统计分析。关联表用χ2检验或费舍尔精确检验分析。计算具有99％置信区间(99％CI)的优势比以测量效应量。用曼-惠特尼测验比较中位值，并采用用非配对t检验比较均值。采用Kruskal-Wallis检验进行非参数数据成对比较。CSF和血清中的生物标志物的UHC分析和热地图生成，以及PCA均使用Qlucore Omics浏览器软件(瑞典隆德Qlucore)完成。用Ingenuity通路分析软件(加利福尼亚州红木市Ingenuity Systems公司)进行生物学途径分析，鉴定出了在三个不同的脑膜炎类别中发现的标志物的最典型的途径。为了TBM的诊断预测模型，使用了多变量逻辑回归模型。进行了样条函数分析以评估各因素的线性。用基于沃尔德检验(用p＝0.10做为界限)的逐步回归法选择变量。用Hosmer-Lemeshow检验检测模型的拟合优度。计算基于模型的预测概率的接收器工作特性(ROC)曲线。计算曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异性、阳性预测值和阴性预测值。采用自举技术进行内在效度分析。
所有测试都进行两次，并且将所述测试计算出的均值用于分析。实验室人员对于样品相关的临床信息是不清楚的。在所有的分析中，p-值<0.01被认定具有统计学意义，除非另作说明。
伦理标准
本研究按照赫尔辛基国际宣言和南非临床试验规范指南的伦理准则和原则进行。得到了斯坦陵布什大学人类研究伦理委员会的伦理批准。Tygerberg儿童医院的儿科和儿童健康部门批准了研究参与者的招募。从所有患者或他们的监护人那里获得了知情同意书。
结果
研究群体的基线特征
一百四十六位疑似患有脑膜炎的参与者有资格参与分析。总计分析了56位TBM患者和55位非TBM患者的CSF和血清(图1)。患者特征和表现出的症状列示于表1。关于表现症状和症状持续时间，发现TBM和非TBM组之间存在统计学上的显著差异。在TBM组意识改变、局灶性神经功能缺损和多于5天的持续症状出现得更为频繁。
表1-患者基线特征(n＝111，除非另有说明)
TBM＝结核性脑膜炎；HIV＝人类免疫缺陷病毒。
a体重指数(BMI)的标准偏差按照世界卫生组织(WHO)儿童生长标准20
b由于白人患者数量有限，因此这些患者被排除在本表的分析之外。
c表现出的症状：大多病例中观察到一种以上的症状。
诊断检查过程中在来自脑膜炎疑似患者的血清和CSF样品中测定了28种可溶性介质的浓度。这28种生物标志物每一种的基线浓度如图2所示。与非TBM组相比较，可以看到TBM患者的CSF中的IL-12p70,IFN-γ,VEGF,LL-37,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b和RANTES的浓度显著升高，而IL-17和GM-CSF的浓度显著降低。在TBM患者的血清中，相对于非TBM组，可以看到IL-12p70,IL-17,IFN-γ,LL-37,IL-4,IL7,IL-8,FGF-basic和G-CSF的浓度显著升高，而MCP-1的浓度显著降低。亚组分析显示，当TBM病例的CSF与VM病例和BM病例相比较时，IL-13,VEGF和LL-37的浓度显著升高(p-值<0.05)，而IL-17的浓度显著降低。在血清中，与VM病例和BM病例相比较时，TBM患者中可以看到IL-17,LL-37,IFN-γ和FGF-basic的浓度显著升高(p-值<0.05)。TBM、VM和BM病例在CSF和血清中的生物标志物表达方面的统计学上的显著差异列示于表2。
CSF和血清中的无监督层次聚类和主成分分析
为了评估TBM特异性生物标志物存在情况，进行了无监督层次聚类(UHC)分析和主成分分析(PCA)。可在TBM病例的CSF样品而非血清样品中看到显著聚类(图3a)。CSF样品中的UHC结果通过PCA确定(图3b)。为了强调CSF中的特定疾病的生物标志物特征谱，计算了每一类脑膜炎(TBM、VM和BM)和“非脑膜炎”组的分组中位数，并重复了UHC。发现这4组亚组之间存在差异高度显著的生物标志物谱(图4)。
表2-TBM、病毒性脑膜炎和细菌性脑膜炎病例在CSF和血清中的生物标志物表达差异
a采用克鲁斯凯-沃利斯检验进行成对比较，用p-值<0.05表示双侧检验的渐近显著性。只展现出了统计学显著性差异。bLL-37用μg/ml表示而不是用pg/ml，并且TBM病例的n＝55，BM病例的n＝9。VM：病毒性脑膜炎(n＝25)；BM：细菌性脑膜炎(n＝25)；TBM：结核性脑膜炎(n＝56)
Ingenuity通路分析
为了了解TBM、BM和VM的CSF中差异表达的标志物特征的生物关联性，进行了Ingenuity通路分析。与三种不同形式的脑膜炎有关的最典型通路如图5所示。与IL-17信号传导、细胞激素，以及免疫细胞之间的通讯相关联的通路与三种类型的脑膜炎有关。这种生物通路分析表明，不同的信号通路在TBM、BM和VM中被差异激活。
基于CSF中的生物标志物谱的TBM诊断模型
由于通过UHC、PCA和通路分析发现了CSF中的TBM特异性生物标志物特征谱，因此评估了基于生物标志物的TBM诊断模型的值。将所有的TBM病例用于这项分析。将在TBM组和其它两组脑膜炎(BM和VM)之间差异显著的生物标志物输入多变量逻辑回归模型。进行样条分析以评估各因素的线性。因为所选的生物标志物没有一个表现出线性且样品规模有限，因此用最大约登指数(最大值{(灵敏度+特异性)-1})做为界限值来二分变量。用基于沃尔德检验(p-值0.10)的逐步回归法来确定变量。最终的诊断模型由三种生物标志物：IL-13,VEGF和LL-37组成。用AUC等于0.929(95％CI 0.877–0.981)来计算基于模型预测概率的ROC曲线。经采用自举技术的内在效度分析后，AUC是0.921，并且回归系数通过校正因素0.912调整。这三种生物标志物的灵敏度、特异性、PPV和NPV分别及组合地列示于表3中。当用检验灵敏度为0.52，特异性为0.95，PPV为0.91以及NPV为0.66时，发现所有生物标志物(IL-13,VEGF和LL-37)都上调，获得最高的特异性。
表3-CSF基于生物标志物的TBM诊断模型
用使修正截距为-3.679的校正因素0.912调整回归系数(B)。基于最大约登指数(最大值{(灵敏度+特异性)-1})界限值：VEGF:42.92pg/ml,LL-37:3221.01pg/ml,IL-1337.26pg/ml。PPV：阳性预测值；NPV：阴性预测值。
多学科TB专家小组近期提出了定点照护检测的基本标准[26]。对于肺外的TB，所述检测应当为很有可能是TBM的病例提供60％的灵敏度和95％的特异性。从这一角度，本发明所述的诊断方法(灵敏度52％，特异性95％)，尽管非常接近这一标准了，但似乎做为TBM诊断的定点照护检测来说还稍显不足。但是，本方法优于各种目前可用的灵敏度更低的诊断检测方法。
参考文献
1.World Health Organization(WHO).Global Tuberculosis Control:WHOreport2011.http://www.who.int/tb/publications/global_report/2011/gtbr11_main.pdf(April 15th2012,date last accessed)
2.Wolzak NK,Cooke ML,Orth H,van Toorn R.The changing profile ofpediatric meningitis at a referral centre in Cape Town,South Africa.Journalof tropical pediatrics.2012 Dec；58(6):491-5.PubMed PMID:22791086.
3.Wallgren A.The time-table of tuberculosis.Tubercle.1948 Nov；29(11):245-51.PubMed PMID:18101320.
4.Thwaites GE,van Toorn R,Schoeman J.Tuberculous meningitis:morequestions,still too few answers.Lancet neurology.2013 Oct；12(10):999-1010.PubMed PMID:23972913.
5.van Well GT,Paes BF,Terwee CB,Springer P,Roord JJ,Donald PR,etal.Twenty years of pediatric tuberculous meningitis:a retrospective cohortstudy in the western cape of South Africa.Pediatrics.2009；123(1):e1-8.PubMedPMID:19367678.
6.Thwaites G,Chau TT,Mai NT,Drobniewski F,McAdam K,FarrarJ.Tuberculous meningitis.Journal of neurology,neurosurgery,andpsychiatry.2000 Mar；68(3):289-99.PubMed PMID:10675209.Pubmed Central PMCID:1736815.
7.Marais S,Thwaites G,Schoeman JF,Torok ME,Misra UK,Prasad K,etal.Tuberculous meningitis:a uniform case definition for use in clinicalresearch.The Lancet infectious diseases.2010 Nov；10(11):803-12.PubMed PMID:20822958.
8.Nagesh Babu G,Kumar A,Kalita J,Misra UK.Proinflammatory cytokinelevels in the serum and cerebrospinal fluid of tuberculous meningitispatients.Neuroscience letters.2008 May 2；436(1):48-51.PubMed PMID:18359564.
9.Frankenstein Z,Alon U,Cohen IR.The immune-body cytokine networkdefines a social architecture of cell interactions.Biology direct.2006；1:32.PubMed PMID:17062134.Pubmed Central PMCID:1636025.
10.Kashyap RS,Deshpande PS,Ramteke SR,Panchbhai MS,Purohit HJ,TaoriGM,et al.Changes in cerebrospinal fluid cytokine expression in tuberculousmeningitis patients with treatment.Neuroimmunomodulation.2010；17(5):333-9.PubMed PMID:20407285.
11.Misra UK,Kalita J,Srivastava R,Nair PP,Mishra MK,Basu A.A study ofcytokines in tuberculous meningitis:clinical and MRI correlation.Neuroscienceletters.2010 Oct 8；483(1):6-10.PubMed PMID:20691761.
12.Patel VB,Singh R,Connolly C,Kasprowicz V,Ndung'u T,DhedaK.Comparative utility of cytokine levels and quantitative RD-1-specific Tcell responses for rapid immunodiagnosis of tuberculous meningitis.Journal ofclinical microbiology.2011Nov；49(11):3971-6.PubMed PMID:21880971.PubmedCentralPMCID:3209083.
13.Yilmaz E,Gurgoze MK,Ilhan N,Dogan Y,Aydinoglu H.Interleukin-8levels in children with bacterial,tuberculous and aseptic meningitis.Indianjournal of pediatrics.2002 Mar；69(3):219-21.PubMed PMID:12003295.
14.Simmons CP,Thwaites GE,Quyen NT,Torok E,Hoang DM,Chau TT,etal.Pretreatment intracerebral and peripheral blood immune responses inVietnamese adults with tuberculous meningitis:diagnostic value andrelationship to disease severity and outcome.Journal of immunology.2006 Feb1；176(3):2007-14.PubMed PMID:16424233.
15.Donald PR,Schoeman JF,Beyers N,Nel ED,Carlini SM,Olsen KD,etal.Concentrations of interferon gamma,tumor necrosis factor alpha,andinterleukin-1 beta in the cerebrospinal fluid of children treated fortuberculous meningitis.Clinical infectious diseases:an official publicationof the Infectious Diseases Society of America.1995Oct；21(4):924-9.PubMedPMID:8645841.
16.Ceyhan M,Kanra G,Ecevit Z,Secmeer G,Erdem G,Akan O,et al.Tumornecrosis factor-alpha and interleukin-1 beta levels in children withbacterial,tuberculous and aseptic meningitis.The Turkish journal ofpediatrics.1997 Apr-Jun；39(2):177-84.PubMed PMID:9223915.
17.Mastroianni CM,Lancella L,Mengoni F,Lichtner M,Santopadre P,D'Agostino C,et al.Chemokine profiles in the cerebrospinal fluid(CSF)during thecourse of pyogenic and tuberculous meningitis.Clinical and experimentalimmunology.1998Nov；114(2):210-4.PubMed PMID:9822278.Pubmed Central PMCID:1905098.
18.Michos AG,Syriopoulou VP,Hadjichristodoulou C,Daikos GL,Lagona E,Douridas P,et al.Aseptic meningitis in children:analysis of 506 cases.PloSone.2007；2(7):e674.PubMed PMID:17668054.Pubmed Central PMCID:1933255.
19.R Core Team(2013)R:A language and environment for statisticalcomputing.R Foundation for StatisticalComputing,Vienna,Austria.URL http:// www.R-project.org/
20.www.who.int/childgrowth/standards
21.Szczucinski A,Losy J.Chemokines and chemokine receptors inmultiple sclerosis.Potentialtargets for new therapies.Acta neurologicaScandinavica.2007Mar；115(3):137-46.PubMed PMID:17295707.
22.Talat N,Perry S,Parsonnet J,Dawood G,Hussain R.Vitamin ddeficiency and tuberculosis progression.Emerging infectious diseases.2010May；16(5):853-5.PubMed PMID:20409383.Pubmed Central PMCID:2954005.
23.Shapira Y,Agmon-Levin N,Shoenfeld Y.Mycobacterium tuberculosis,autoimmunity,and vitamin D.Clinical reviews in allergy&immunology.2010Apr；38(2-3):169-77.PubMed PMID:19543859.
24.Visser DH,Schoeman JF,AM VANF.Seasonal variation in the incidencerate of tuberculous meningitis is associated with sunshine hours.Epidemiologyand infection.2012 May 31:1-4.PubMed PMID:22647556.
25.Flores LL,Steingart KR,Dendukuri N,Schiller I,Minion J,Pai M,etal.Systematic review and meta-analysis of antigen detection tests for thediagnosis of tuberculosis.Clinical and vaccine immunology:CVI.2011 Oct；18(10):1616-27.PubMed PMID:21832100.Pubmed Central PMCID:3187027.
26.Lemaire JF,Casenghi M.New diagnostics for tuberculosis:fulfillingpatient needs first.Journal of the International AIDS Society.2010；13:40.PubMed PMID:20973946.Pubmed Central PMCID:2987791.
27.Harris J,De Haro SA,Master SS,Keane J,Roberts EA,Delgado M,et al.Thelper2 cytokines inhibit autophagic control of intracellularMycobacteriumtuberculosis.Immunity.2007 Sep；27(3):505-17.PubMed PMID:17892853.
28.Van Dyken SJ,Locksley RM.Interleukin-4-and interleukin-13-mediatedalternatively activated macrophages:roles in homeostasis and disease.Annualreview of immunology.2013；31:317-43.PubMed PMID:23298208.Pubmed CentralPMCID:3606684.
29.Djoba Siawaya JF,Beyers N,van Helden P,Walzl G.Differentialcytokine secretion and early treatment response in patients with pulmonarytuberculosis.Clinical and experimental immunology.2009 Apr；156(1):69-77.PubMed PMID:19196252.Pubmed Central PMCID:2673743.
30.Schrumpf JA,van Sterkenburg MA,Verhoosel RM,Zuyderduyn S,HiemstraPS.Interleukin 13 exposure enhances vitamin D-mediated expression of thehuman cathelicidin antimicrobial peptide 18/LL-37 in bronchial epithelialcells.Infection and immunity.2012Dec；80(12):4485-94.PubMed PMID:23045480.Pubmed Central PMCID:3497402.
31.Yancopoulos GD,Davis S,Gale NW,Rudge JS,Wiegand SJ,HolashJ.Vascular-specific growth factors and blood vessel formation.Nature.2000 Sep14；407(6801):242-8.PubMed PMID:11001067.
32.van Bruggen N,Thibodeaux H,Palmer JT,Lee WP,Fu L,Cairns B,etal.VEGF antagonism reduces edema formation and tissue damage after ischemia/reperfusion injury in the mouse brain.The Journal ofclinicalinvestigation.1999 Dec；104(11):1613-20.PubMed PMID:10587525.PubmedCentral PMCID:409867.
33.van der Flier M,Stockhammer G,Vonk GJ,Nikkels PG,van Diemen-Steenvoorde RA,van der Vlist GJ,et al.Vascular endothelial growth factor inbacterial meningitis:detection in cerebrospinal fluid and localization inpostmortem brain.The Journalof infectious diseases.2001 Jan 1；183(1):149-53.PubMed PMID:11106541.
34.Matsuyama W,Hashiguchi T,Umehara F,Matsuura E,Kawabata M,ArimuraK,et al.Expression of vascular endothelial growth factor in tuberculousmeningitis.Journal of the neurological sciences.2001 May 1；186(1-2):75-9.PubMed PMID:11412875.
35.van der Flier M,Hoppenreijs S,van Rensburg AJ,Ruyken M,Kolk AH,Springer P,et al.Vascular endothelial growth factor and blood-brain barrierdisruption in tuberculous meningitis.The Pediatric infectious diseasejournal.2004 Jul；23(7):608-13.PubMed PMID:15247597.
36.Husain N,Awasthi S,Haris M,Gupta RK,Husain M.Vascular endothelialgrowth factor as a marker of disease activity in neurotuberculosis.TheJournal of infection.2008Feb；56(2):114-9.PubMed PMID:18158186.
37.De Y,Chen Q,Schmidt AP,Anderson GM,Wang JM,Wooters J,et al.LL-37,the neutrophil granule-and epithelial cell-derived cathelicidin,utilizesformyl peptide receptor-like 1(FPRL1)as a receptor to chemoattract humanperipheral blood neutrophils,monocytes,and T cells.The Journal ofexperimental medicine.2000 Oct 2；192(7):1069-74.PubMed PMID:11015447.PubmedCentral PMCID:2193321.
38.Coffelt SB,Marini FC,Watson K,Zwezdaryk KJ,Dembinski JL,LaMarcaHL,et al.The pro-inflammatory peptide LL-37 promotes ovarian tumorprogression through recruitment of multipotent mesenchymal stromalcells.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States ofAmerica.2009 Mar 10；106(10):3806-11.PubMed PMID:19234121.Pubmed CentralPMCID:2656161.
39.Yuk JM,Shin DM,Lee HM,Yang CS,Jin HS,Kim KK,et al.Vitamin D3induces autophagy in human monocytes/macrophages via cathelicidin.Cell host&microbe.2009Sep 17；6(3):231-43.PubMed PMID:19748465.
40.Sonawane A,Santos JC,Mishra BB,Jena P,Progida C,Sorensen OE,etal.Cathelicidin is involved in the intracellular killing of mycobacteria inmacrophages.Cellular microbiology.2011 Oct；13(10):1601-17.PubMed PMID:21790937.
41.van der Does AM,Beekhuizen H,Ravensbergen B,Vos T,Ottenhoff TH,vanDissel JT,et al.LL-37 directs macrophage differentiation toward macrophageswith a proinflammatory signature.Journal of immunology.2010 Aug 1；185(3):1442-9.PubMed PMID:20610648.
42.Liu PT,Stenger S,Li H,Wenzel L,Tan BH,Krutzik SR,et al.Toll-likereceptor triggering of a vitamin D-mediated human antimicrobialresponse.Science.2006 Mar 24；311(5768):1770-3.PubMed PMID:16497887.
43.Merres J,Hoss J,Albrecht LJ,Kress E,Soehnlein O,Jansen S,etal.Role of the Cathelicidin-Related Antimicrobial Peptide in Inflammation andMortality in a Mouse Model of Bacterial Meningitis.Journal of innateimmunity.2013 Aug 22.PubMed PMID:23969854.
44.Brandenburg LO,Varoga D,Nicolaeva N,Leib SL,Wilms H,Podschun R,etal.Role of glial cells in the functional expression of LL-37/rat cathelin-related antimicrobial peptide in meningitis.Journal of neuropathology andexperimental neurology.2008Nov；67(11):1041-54.PubMed PMID:18957897.
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.一种诊断结核性脑膜炎(TBM)的方法，所述方法包括如下步骤：
在来自疑似患有TBM的受试者的样品中测定至少白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)的水平；并且
基于所述样品中的上述生物标志物的水平确定所述受试者是否患有TBM。
2.根据权利要求1所述的方法，其中当样品中的IL-13,VEGF和/或LL-37的水平高于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平时，可以做出TBM阳性的诊断。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其进一步包括测定如下另外的一种或两种生物标志物：IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b,RANTES和GM-CSF中的水平。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中所述样品是脑脊髓液。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中所述样品是血清。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其中使用捕获剂结合每种所述生物标志物。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述捕获剂选自由抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰的肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚和物组成的组。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中提供一种或多种指示剂指示每种所述捕获剂和生物标志物的结合何时发生。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述指示剂选自由量热的、电化的、发色的、发光的、荧光的或放射性标记的指示剂组成的组。
10.用于诊断结核性脑膜炎(TBM)的装置，所述装置包括：
工具，用于接收来自疑似患有TBM的受试者的样品；
捕获剂，用于结合可能存在于样品中的至少白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)；以及
至少一种指示剂指示何时所述捕获剂结合所述生物标志物。
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述捕获剂选自由抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰的肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚和物组成的组。
12.根据权利要求10或11所述的装置，其中所述指示剂通过电学、声学、光学或机械的方法指示所述捕获剂与所述生物标记物的结合。
13.根据权利要求10-12任一所述的装置，其其包括用于测定所检测的生物标志物的水平的测定工具。
14.根据权利要求10-13任一所述的装置，其进一步包括用于增加生物标志物检测灵敏度的扩增工具。
15.根据权利要求10-15任一所述的装置，其是一种手持式定点照护装置。

Claims (30)

1.一种诊断结核性脑膜炎(TBM)的方法，所述方法包括如下步骤：
在来自疑似患有TBM的受试者的样品中测定至少两种选自由白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF组成的组的生物标志物的水平；并且
基于所述样品中的所述生物标志物的水平确定所述受试者是否患有TBM。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，当样品中的IL-13,VEGF,LL-37,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b和/或RANTES的水平高于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平时，做出TBM阳性的诊断。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，当样品中IL-17和/或GM-CSF的水平低于无结核性脑膜炎的受试者体内的相同生物标志物的典型水平时，做出TBM阳性的诊断。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，当样品中的IL-13,VEGF,LL-37,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b和/或RANTES的水平高于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，做出TBM阳性的诊断。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，当样品中IL-17和/或GM-CSF的水平低于患有病毒性脑膜炎或细菌性脑膜炎的患者体内的相同生物标志物的典型水平时，做出TBM阳性的诊断。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其中测定样品中至少三种所述生物标志物的水平。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其中所述至少两种或三种生物标志物选自由IL-13,VEGF,LL-37和IL-17组成的组。
8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其中所述至少两种或三种生物标志物选自由IL-13,VEGF和LL-37组成的组。
9.根据权利要求1-8任一所述的方法，其中所述样品为脑脊髓液。
10.根据权利要求1-8任一所述的方法，其中所述样品为血清。
11.根据权利要求1-10任一所述的方法，其中使用捕获剂结合每种所述生物标志物。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述捕获剂选自由抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰的肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚和物组成的组。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其中提供一种或多种指示剂指示每种所述捕获剂和生物标志物何时结合。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述指示剂选自由量热的、电化学的、发色的、发光的、荧光的或放射性标记的指示剂组成的组。
15.用于诊断结核性脑膜炎(TBM)的装置，所述装置包括：
工具，用于接收来自疑似患有TBM的受试者的样品的；
捕获剂，用于结合可能存在于样品中的的至少两种生物标志物；所述生物标志物选自由白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF组成的组；以及
至少一种指示剂，指示所述捕获剂何时结合到所述生物标志物。
16.根据权利要求15所述的装置，其包括用于结合至少三种所述生物标志物的捕获剂。
17.根据权利要求15或16所述的装置，其中所述至少两种或三种生物标志物选自由IL-13,VEGF,LL-37和IL-17组成的组。
18.根据权利要求15-17任一所述的装置，其中所述至少两种或三种生物标志物选自由IL-13,VEGF和LL-37组成的组。
19.根据权利要求15-18任一所述的装置，其中所述捕获剂选自由抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰的肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成聚合物组成的组。
20.根据权利要求15-19任一所述的装置，其中所述指示剂通过电学、声学、光学或机械的方法指示所述捕获剂与所述生物标记物的结合。
21.根据权利要求15-20任一所述的装置，其包括用于测定所检测的生物标志物的水平的测定工具。
22.根据权利要求15-21任一所述的装置，其进一步包括用于增加生物标志物检测灵敏度的扩增工具。
23.根据权利要求15-22任一所述的装置，其是一种手持式定点照护装置。
24.一种用于根据权利要求1-14任一所述的方法在来自受试者的样品中诊断结核性脑膜炎(TBM)的试剂盒，所述试剂盒包括：
捕获剂，其用于结合可能存在于样品中的至少两种生物标志物；所述生物标志物选自由白细胞介素-13(IL-13)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)、抗菌肽(LL-37)、IL-17,IL-12p70,IFN-γ,IL-6,IL-10,IL-13,IP-10,MIP-1a,MIP-1b、RANTES和GM-CSF组成的组；以及
至少一种指示剂，其指示所述捕获剂何时与所述生物标志物结合。
25.根据权利要求24所述的试剂盒，其中在样品中测定至少三种所述生物标志物的水平。
26.根据权利要求24或25所述的试剂盒，其中所述至少两种或三种生物标志物选自由IL-13,VEGF,LL-37和IL-17组成的组。
27.根据权利要求24-26任一所述的试剂盒，其中所述至少两种生物标志物选自由IL-13,VEGF和LL-37组成的组。
28.根据权利要求24-27任一所述的试剂盒，其进一步包括权利要求15-23任一所述的装置。
29.根据权利要求24-28任一所述的试剂盒，其中所述捕获剂选自由抗体、亲合体、锚蛋白重复序列蛋白、犰狳重复蛋白、核酸适配体、修饰的核酸适配体、肽、修饰的肽、碳水化合物配体、合成配体、和合成的聚合物组成的组。
30.根据权利要求24-29任一所述的试剂盒，其进一步包括用于指导权利要求1-14任一所述的方法的说明书。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107421875A (zh) * 2017-04-29 2017-12-01 济南市儿童医院 Mfsd2a在制备诊断化脓性脑膜炎制品中的应用
CN112899340A (zh) * 2021-03-15 2021-06-04 首都医科大学附属北京胸科医院 一种辅助诊断结核性脑膜炎的试剂

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017178826A1 (en) * 2016-04-14 2017-10-19 The University Of Liverpool Diagnosing acute bacterial meningitis
US20210199668A1 (en) * 2018-05-23 2021-07-01 Stellenbosch University Biomarkers for diagnosing tuberculous meningitis

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1723394A (zh) * 2001-05-18 2006-01-18 维罗加茨公司 诊断或预后受试者体内主要呼吸道细菌病原体的方法
WO2006012588A2 (en) * 2004-07-23 2006-02-02 Aspenbio, Pharma, Inc. Methods and devices for diagnosis of appendicitis
CN102150043A (zh) * 2008-06-25 2011-08-10 贝勒研究院 结核分枝杆菌感染的血液转录标签
WO2013175459A2 (en) * 2012-05-25 2013-11-28 Stellenbosch University Method for diagnosing tuberculosis disease

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110129817A1 (en) * 2009-11-30 2011-06-02 Baylor Research Institute Blood transcriptional signature of active versus latent mycobacterium tuberculosis infection

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1723394A (zh) * 2001-05-18 2006-01-18 维罗加茨公司 诊断或预后受试者体内主要呼吸道细菌病原体的方法
WO2006012588A2 (en) * 2004-07-23 2006-02-02 Aspenbio, Pharma, Inc. Methods and devices for diagnosis of appendicitis
CN102150043A (zh) * 2008-06-25 2011-08-10 贝勒研究院 结核分枝杆菌感染的血液转录标签
WO2013175459A2 (en) * 2012-05-25 2013-11-28 Stellenbosch University Method for diagnosing tuberculosis disease

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MARTINEAU A.R. ET AL: "Neutrophil-mediated innate immune resistance to mycobacteria", 《J. CLIN INVEST.》 *
TAI MEI-LING SHARON: "Tuberculous meningitis: diagnostic and radiological features pathogenesis and biomarkers", 《NEUROSCIENCE & MEDICINE》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107421875A (zh) * 2017-04-29 2017-12-01 济南市儿童医院 Mfsd2a在制备诊断化脓性脑膜炎制品中的应用
CN112899340A (zh) * 2021-03-15 2021-06-04 首都医科大学附属北京胸科医院 一种辅助诊断结核性脑膜炎的试剂
CN112899340B (zh) * 2021-03-15 2022-09-27 首都医科大学附属北京胸科医院 一种辅助诊断结核性脑膜炎的试剂

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