
MALDI-TOF MS analysis of nasal swabs for the characterization of patients infected with SARS-CoV-2 Omicron
Rui Song, Dandan Li, Xiaohua Hao, Qian Lyu, Qingwei Ma, Xiaoyou Chen, Liang Qiao
VIEW ›› 2024, Vol. 5 ›› Issue (3) : 20240015-11.
MALDI-TOF MS analysis of nasal swabs for the characterization of patients infected with SARS-CoV-2 Omicron
With the ongoing mutation of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) leading to various variants, there is an urgent need for new diagnostic methods for SARS-CoV-2 infection. The existing nucleic acid test and antigen test suffer from long assay time and low sensitivity, respectively. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS)-based nasal swabs analysis have been demonstrated as a promising technique in SARS-CoV-2 infection screening. However, the applicability of the technique in the different variants of SARS-CoV-2 is uncertain.Given the prevalence of the Omicron variant since 2022, we developed a MALDI-TOFbased diagnosis method with nasal swab samples to detect the infection by this variant. We collected 325 SARS-CoV-2-positive and 221 SARS-CoV-2-negative nasal swab samples, and the molecular mass fingerprints were acquired from the samples by MALDI-TOF MS. Using a random forest machine learning classification model to analyze the molecular mass fingerprints MALDI-TOF mass spectra, the accuracy of 97%, false negative rate of 0%, and false positive rate of 7.6% were achieved for the diagnosis of SARS-CoV-2 infection. Combining the MALDI-TOF analysis with top-down proteomics, we identified four potential protein biomarkers, that is, humanin-like 4, thymosin beta-10, thymosin beta-4 and statherin, in the nasal swab for the diagnosis of coronavirus disease 2019. It was further found that the four protein biomarkers can also differentiate the SARS-CoV-2 original strains infection and Omicron strains infection. These results suggest that the MALDI-TOF MS-based nasal swab analysis holds effective diagnostic capabilities of SARS-CoV-2 infection, and shows promising potential for global application and extension to other infectious diseases.
diagnosis / machine learning / MALDI-TOF / SARS-CoV-2
[1] |
S. H. Safiabadi Tali, J. J. LeBlanc, Z. Sadiq, O. D. Oyewunmi, C. Camargo, B. Nikpour, N. Armanfard, S. M. Sagan, S. Jahanshahi-Anbuhi,
CrossRef
Google scholar
|
[2] |
J. Dinnes, J. J. Deeks, S. Berhane, M. Taylor, A. Adriano, C. Davenport, S. Dittrich, D. Emperador, Y. Takwoingi, J. Cunningham, S. Beese, J. Domen, J. Dretzke, L. Ferrante di Ruffano, I. M. Harris, M. J. Price, S. Taylor-Phillips, L. Hooft, M. M. Leeflang, M. D. McInnes, R. Spijker, A. Van den Bruel,
|
[3] |
L. Yan, J. Yi, C. Huang, J. Zhang, S. Fu, Z. Li, Q. Lyu, Y. Xu, K. Wang, H. Yang, Q. Ma, X. Cui, L. Qiao, W. Sun, P. Liao,
CrossRef
Google scholar
|
[4] |
B. Shen, X. Yi, Y. Sun, X. Bi, J. Du, C. Zhang, S. Quan, F. Zhang, R. Sun, L. Qian, W. Ge, W. Liu, S. Liang, H. Chen, Y. Zhang, J. Li, J. Xu, Z. He, B. Chen, J. Wang, H. Yan, Y. Zheng, D. Wang, J. Zhu, Z. Kong, Z. Kang, X. Liang, X. Ding, G. Ruan, N. Xiang, X. Cai, H. Gao, L. Li, S. Li, Q. Xiao, T. Lu, Y. Zhu, H. Liu, H. Chen, T. Guo,
CrossRef
Google scholar
|
[5] |
Y. Zhu, H. H. Girault,
|
[6] |
F. M. Nachtigall, A. Pereira, O. S. Trofymchuk, L. S. Santos,
CrossRef
Google scholar
|
[7] |
N. G. Davies, S. Abbott, R. C. Barnard, C. I. Jarvis, A. J. Kucharski, J. D. Munday, C. A. B. Pearson, T. W. Russell, D. C. Tully, A. D. Washburne, T. Wenseleers, A. Gimma, W. Waites, K. L. M. Wong, K. van Zandvoort, J. D. Silverman, K. Diaz-Ordaz, R. Keogh, R. M. Eggo, S. Funk, M. Jit, K. E. Atkins, W. J. Edmunds,
|
[8] |
S. N. Slavov, J. S. L. Patané, R. D. S. Bezerra, M. Giovanetti, V. Fonseca, A. J. Martins, V. L. Viala, E. S. Rodrigues, E. V. Santos, C. R. S. Barros, E. C. Marqueze, B. Santos, F. Aburjaile, R. M. Neto, D. B. Moretti, R. Haddad, R. T. Calado, J. P. Kitajima, E. Freitas, D. Schlesinger, L. C. Junior de Alcantara, M. C. Elias, S. C. Sampaio, S. Kashima, D. T. Covas,
|
[9] |
N. R. Faria, T. A. Mellan, C. Whittaker, I. M. Claro, D. D. S. Candido, S. Mishra, M. A. E. Crispim, F. C. S. Sales, I. Hawryluk, J. T. McCrone, R. J. G. Hulswit, L. A. M. Franco, M. S. Ramundo, J. G. de Jesus, P. S. Andrade, T. M. Coletti, G. M. Ferreira, C. A. M. Silva, E. R. Manuli, R. H. M. Pereira, P. S. Peixoto, M. U. G. Kraemer, N. Gaburo, Jr., C. D. C. Camilo, H. Hoeltgebaum, W. M. Souza, E. C. Rocha, L. M. de Souza, M. C. de Pinho, L. J. T. Araujo, F. S. V. Malta, A. B. de Lima, J. D. P. Silva, D. A. G. Zauli, A. C. S. Ferreira, R. P. Schnekenberg, D. J. Laydon, P. G. T. Walker, H. M. Schlüter, A. L. P. Dos Santos, M. S. Vidal, V. S. Del Caro, R. M. F. Filho, H. M. DosSantos, R. S. Aguiar, J. L. Proenç-Modena, B. Nelson, J. A. Hay, M. Monod, X. Miscouridou, H. Coupland, R. Sonabend, M. Vollmer, A. Gandy, C. A. Prete, Jr., V. H. Nascimento, M. A. Suchard, T. A. Bowden, S. L. K. Pond, C. H. Wu, O. Ratmann, N. M. Ferguson, C. Dye, N. J. Loman, P. Lemey, A. Rambaut, N. A. Fraiji, M. Carvalho, O. G. Pybus, S. Flaxman, S. Bhatt, E. C. Sabino,
CrossRef
Google scholar
|
[10] |
P. Mlcochova, S. A. Kemp, M. S. Dhar, G. Papa, B. Meng, I. Ferreira, R. Datir, D. A. Collier, A. Albecka, S. Singh, R. Pandey, J. Brown, J. Zhou, N. Goonawardane, S. Mishra, C. Whittaker, T. Mellan, R. Marwal, M. Datta, S. Sengupta, K. Ponnusamy, V. S. Radhakrishnan, A. Abdullahi, O. Charles, P. Chattopadhyay, P. Devi, D. Caputo, T. Peacock, C. Wattal, N. Goel, A. Satwik, R. Vaishya, M. Agarwal, A. Mavousian, J. H. Lee, J. Bassi, C. Silacci-Fegni, C. Saliba, D. Pinto, T. Irie, I. Yoshida, W. L. Hamilton, K. Sato, S. Bhatt, S. Flaxman, L. C. James, D. Corti, L. Piccoli, W. S. Barclay, P. Rakshit, A. Agrawal, R. K. Gupta,
|
[11] |
H. Shuai, J. F. Chan, B. Hu, Y. Chai, T. T. Yuen, F. Yin, X. Huang, C. Yoon, J. C. Hu, H. Liu, J. Shi, Y. Liu, T. Zhu, J. Zhang, Y. Hou, Y. Wang, L. Lu, J. P. Cai, A. J. Zhang, J. Zhou, S. Yuan, M. A. Brindley, B. Z. Zhang, J. D. Huang, K. K. To, K. Y. Yuen, H. Chu,
CrossRef
Google scholar
|
[12] |
Y. Pan, L. Wang, Z. Feng, H. Xu, F. Li, Y. Shen, D. Zhang, W. J. Liu, G. F. Gao, Q. Wang,
CrossRef
Google scholar
|
[13] |
N. Bray, W. Sopwith, M. Edmunds, H. Vansteenhouse, J. D. M. Feenstra, P. Jacobs, K. Rajput, A. M. O’Connell, M. L. Smith, P. Blomquist, D. Hatziioanou, R. Elson, R. Vivancos, E. Gallagher, M. J. Wigglesworth, A. Dominiczak, S. Hopkins, I. R. Lake,
CrossRef
Google scholar
|
[14] |
X. Shao, Y. Huang, G. Wang,
|
[15] |
S. Gibb, K. Strimmer,
CrossRef
Google scholar
|
[16] |
J. Chong, D. S. Wishart, J. Xia,
|
[17] |
a) K. Xiao, F. Yu, Z. Tian,
CrossRef
Google scholar
|
[18] |
a) J. Ma, T. Chen, S. Wu, C. Yang, M. Bai, K. Shu, K. Li, G. Zhang, Z. Jin, F. He, H. Hermjakob, Y. Zhu,
CrossRef
Google scholar
|
[19] |
a) H. Su, X. Li, L. Huang, J. Cao, M. Zhang, V. Vedarethinam, W. Di, Z. Hu, K. Qian,
CrossRef
Google scholar
|
[20] |
a) J. G. Greener, S. M. Kandathil, L. Moffat, D. T. Jones,
CrossRef
Google scholar
|
[21] |
J. J. Deeks, J. Dinnes, Y. Takwoingi, C. Davenport, R. Spijker, S. Taylor-Phillips, A. Adriano, S. Beese, J. Dretzke, L. Ferrante di Ruffano, I. M. Harris, M. J. Price, S. Dittrich, D. Emperador, L. Hooft, M. M. Leeflang, A. Van den Bruel,
|
[22] |
S. L. McKay, F. A. Tobolowsky, E. D. Moritz, K. M. Hatfield, A. Bhatnagar, S. P. LaVoie, D. A. Jackson, K. D. Lecy, J. Bryant-Genevier, D. Campbell, B. Freeman, S. E. Gilbert, J. M. Folster, M. Medrzycki, P. L. Shewmaker, B. Bankamp, K. W. Radford, R. Anderson, M. D. Bowen, J. Negley, S. C. Reddy, J. A. Jernigan, A. C. Brown, L. C. McDonald, P. K. Kutty,
CrossRef
Google scholar
|
[23] |
A. M. Carabelli, T. P. Peacock, L. G. Thorne, W. T. Harvey, J. Hughes, S. J. Peacock, W. S. Barclay, T. I. de Silva, G. J. Towers, D. L. Robertson,
|
[24] |
J. C. Tran, L. Zamdborg, D. R. Ahlf, J. E. Lee, A. D. Catherman, K. R. Durbin, J. D. Tipton, A. Vellaichamy, J. F. Kellie, M. Li, C. Wu, S. M. Sweet, B. P. Early, N. Siuti, R. D. LeDuc, P. D. Compton, P. M. Thomas, N. L. Kelleher,
CrossRef
Google scholar
|
[25] |
R. Yu, Y. Mao, K. Li, Y. Zhai, Y. Zhang, S. Liu, Y. Gao, Z. Chen, Y. Liu, T. Fang, M. Zhao, R. Li, J. Xu, W. Chen,
|
[26] |
X. Zhang, D. Ren, L. Guo, L. Wang, S. Wu, C. Lin, L. Ye, J. Zhu, J. Li, L. Song, H. Lin, Z. He,
|
[27] |
E. J. Helmerhorst, G. Traboulsi, E. Salih, F. G. Oppenheim,
CrossRef
Google scholar
|
[28] |
A. M. Cole, P. Dewan, T. Ganz,
CrossRef
Google scholar
|
[29] |
a) B. Ghafouri, K. Irander, J. Lindbom, C. Tagesson, M. Lindahl,
CrossRef
Google scholar
|
[30] |
C. F. Zuccato, A. S. Asad, A. J. Nicola Candia, M. F. Gottardo, M. A. Moreno Ayala, M. S. Theas, A. Seilicovich, M. Candolfi,
CrossRef
Google scholar
|
[31] |
W. Zhang, D. Li, B. Xu, L. Xu, Q. Lyu, X. Liu, Z. Li, J. Zhang, W. Sun, Q. Ma, L. Qiao, P. Liao,
|
/
〈 |
|
〉 |