論文の概要: Exploring the Utility of MALDI-TOF Mass Spectrometry and Antimicrobial Resistance in Hospital Outbreak Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16737v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 20:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.256185
• Title: Exploring the Utility of MALDI-TOF Mass Spectrometry and Antimicrobial Resistance in Hospital Outbreak Detection
• Title（参考訳）: 病院アウトブレイク検出におけるMALDI-TOF質量分析法の有用性と抗菌性の検討
• Authors: Chang Liu, Jieshi Chen, Alexander J. Sundermann, Kathleen Shutt, Marissa P. Griffith, Lora Lee Pless, Lee H. Harrison, Artur W. Dubrawski,
• Abstract要約: 全ゲノムシークエンシング(WGS)は、アウトブレイク検出のための金の標準であると考えられている。 WGS, MALDI-TOF質量分析法, 抗菌抵抗パターンに対する迅速かつ費用対効果の2つの代替手段の有用性について検討する。 我々は,MALDI-TOFスペクトルとARパターンから情報表現を抽出し,アウトブレイク検出を行う機械学習フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.40098158537359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate and timely identification of hospital outbreak clusters is crucial for preventing the spread of infections that have epidemic potential. While assessing pathogen similarity through whole genome sequencing (WGS) is considered the gold standard for outbreak detection, its high cost and lengthy turnaround time preclude routine implementation in clinical laboratories. We explore the utility of two rapid and cost-effective alternatives to WGS, matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight (MALDI-TOF) mass spectrometry and antimicrobial resistance (AR) patterns. We develop a machine learning framework that extracts informative representations from MALDI-TOF spectra and AR patterns for outbreak detection and explore their fusion. Through multi-species analyses, we demonstrate that in some cases MALDI-TOF and AR have the potential to reduce reliance on WGS, enabling more accessible and rapid outbreak surveillance.
• Abstract（参考訳）: 感染の恐れがある感染症の拡散を防ぐためには、正確な、タイムリーな病院感染クラスターの同定が不可欠である。 全ゲノムシークエンシング(WGS)による病原体の類似性を評価することは、アウトブレイク検出のゴールドスタンダードとされているが、その高価で長いターンアラウンドタイムは、臨床実験室での定期的な実装を妨げている。 我々は,WGSの迅速かつ費用対効果の高い2つの代替手段,マトリクス支援レーザー脱離イオン化時間(MALDI-TOF)質量分析法および抗菌抵抗性(AR)パターンの有用性について検討した。 我々は,MALDI-TOFスペクトルとARパターンから情報表現を抽出し,その融合を探索する機械学習フレームワークを開発した。 多種多種分析により、MALDI-TOFとARは、WGSへの依存を減らす可能性があり、よりアクセスしやすく、急激なアウトブレイク監視を可能にすることを示した。

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