Exploiting virulence determinants for precision management of melioidosis: A multi-omics roadmap from pathogenesis to point-of-care : A perspective review.

چکیده اصلی

Melioidosis, caused by Burkholderia pseudomallei, remains challenging to diagnose promptly, partly due to limited use of virulence factors as diagnostic targets. Most existing biomarkers fail to capture the dynamic expression of bacterial virulence factors during active infection. In vivo‑upregulated virulence determinants, such as Hcp1, POMCR/PPEP, and GroEL, are intrinsically superior diagnostic targets. Hcp1 is a paradigm: it is the most advanced virulence factor translated into a point‑of‑care test, with prospective validation in endemic settings. Mechanistic understanding of virulence regulation transforms empirical antigen hunting into rational target selection. We propose a virulence‑driven pipeline that converted Hcp1 into a point‑of‑care immunochromatography test (sensitivity 88.3%, specificity 86.1-100%) with prospective validation. Finally, multi‑omics data integration with explainable machine learning can prioritize virulence factor combinations for multiplex diagnostics. This framework addresses the need for rapid melioidosis diagnostics and provides a replicable template for other infectious diseases caused by intracellular pathogens.

ترجمه فارسی چکیده

ملیوئیدوز که توسط باکتری بورکه‌ریا پسیودومالی ایجاد می‌شود، تشخیص سریع آن همچنان چالش‌برانگیز است، به‌ویژه به دلیل محدودیت استفاده از عوامل ورم‌زایی به عنوان اهداف تشخیصی. اکثر نشانگرهای زیستی موجود نتوانسته‌اند بیان پویای عوامل ورم‌زایی باکتری را در حین عفونت فعال ثبت کنند. عوامل ورم‌زایی که در بدن افزایش می‌یابند، مانند Hcp1، POMCR/PPEP و GroEL، به‌طور طبیعی اهداف تشخیصی برتری دارند. Hcp1 یک الگوی استاندارد است: این عامل ورم‌زایی پیشرفته‌ترین مورد تبدیل شده به یک تست تشخیصی در محل مراقبت است که در مناطق شیوع مورد تأیید آینده‌نگرانه قرار گرفته است. درک مکانیسمی تنظیم ورم‌زایی، جستجوی تجربی آنتی‌ژن‌ها را به انتخاب هدف‌های عقلانی تبدیل می‌کند. ما یک خط لوله مبتنی بر ورم‌زایی را پیشنهاد می‌کنیم که Hcp1 را به تست ایمونوکروماتوگرافی در محل مراقبت (حساسیت 88.3٪، ویژگی 86.1-100٪) با تأیید آینده‌نگرانه تبدیل کرده است. در نهایت، ادغام داده‌های چند-اومیکس با یادگیری ماشین قابل تفسیر می‌تواند ترکیب‌های عامل ورم‌زایی را برای تشخیص‌های چندگانه اولویت‌بندی کند. این چارچوب نیاز به تشخیص سریع ملیوئیدوز را برطرف می‌کند و یک الگوی قابل تکرار برای سایر بیماری‌های عفونی ناشی از عوامل داخل‌سلولی ارائه می‌دهد.

متن کامل اصلی