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698651UDS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。

原始出处:

Jacob J. Hughey, Jennifer M. ColbyDiscovering Cross-Reactivity in Urine Drug Screening Immunoassays through Large-Scale Analysis of Electronic Health Records

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