Clin Chem：通过对电子健康档案的大规模分析，发现尿液药物筛选免疫分析中的交叉反应性
2020-01-02 MedSci MedSci原创
临床上经常使用尿液药物筛选(UDS)免疫测定法来评估滥用药物的暴露情况。
临床上经常使用尿液药物筛选(UDS)免疫测定法来评估滥用药物的暴露情况。UDS检测虽然快速且相对便宜，但经常与不相关的化合物发生交叉反应，可能导致假阳性结果，损害对患者的护理。目前识别交叉反应的过程很大程度上依赖于病例报告，因而较为分散和低效，并使交叉反应的知识变得不完整。在这里，我们提出了一个使用电子健康记录(EHRs)的数据的系统方法来发现交叉反应物质。
利用我们机构的EHR数据，我们收集了10次试验中698651次UDS结果的数据集，并将每个UDS结果与相应的个体以前的药物暴露联系起来。我们假设，接触交叉反应的成分会增加筛查呈假阳性的几率。对于2201个测试成分对，我们通过逻辑回归将潜在的交叉反应性量化为比值比。然后，我们通过在无药尿液中加入该成分或其代谢物，并在每次试验中测试添加了该成分的样本，来对交叉反应性进行实验评估。
研究结果显示，我们的方法复原了多个已知的交叉反应。在考虑了同时暴露于多种成分后，我们选择了18种化合物(13种母体药物和5种代谢物)进行实验评估。通过我们的分析，我们验证了13个测试的测试成分对中的12个，希望它们能够显示交叉反应，发现了之前未知的影响安非他明、丁丙诺啡、大麻素和美沙酮的交叉反应。
研究结果表明，我们的发现可以帮助实验室和生产商解释推定的UDS阳性结果。该数据驱动方法可以作为高通量发现干扰实验室测试物质的模型。
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