Immunologically privileged sites express Fas ligand (FasL), which protects them from attack by activated T cells that express Fas and die upon contact with FasL. In an attempt to protect nonobese diabetic mice (NOD) from autoimmune diabetes, we made FasL transgenic NOD mice using the β cell-specific rat insulin-1 promoter. Surprisingly, these transgenic mice showed heightened sensitivity to diabetogenic T cells, which was due to self-destruction of β cells upon T cell-mediated induction of Fas. Fas-negative NODlpr/lpr animals were resistant to diabetogenic T cells and to spontaneous diabetes. Thus, induction of Fas expression on β cells and their subsequent destruction constitutes the main pathogenic mechanism in autoimmune diabetes.

The ongoing global pandemic (COVID-19), caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has become a huge public health issue. Hence, we devised a multiplex reverse transcription loop-mediated isothermal amplification (mRT-LAMP) coupled with a nanoparticle-based lateral flow biosensor (LFB) assay (mRT-LAMP-LFB) for diagnosing COVID-19. Using two LAMP primer sets, the ORF1ab (opening reading frame 1a/b) and N (nucleoprotein) genes of SARS-CoV-2 were simultaneously amplified in a single-tube reaction, and detected with the diagnosis results easily interpreted by LFB. In presence of FITC (fluorescein)-/digoxin- and biotin-labeled primers, mRT-LAMP produced numerous FITC-/digoxin- and biotin-attached duplex amplicons, which were determined by LFB through immunoreactions (FITC/digoxin on the duplex and anti-FITC/digoxin on the test line of LFB) and biotin/treptavidin interaction (biotin on the duplex and strptavidin on the polymerase nanoparticle). The accumulation of nanoparticles leaded a characteristic crimson band, enabling multiplex analysis of ORF1ab and N gene without instrumentation. The limit of detection (LoD) of COVID-19 mRT-LAMP-LFB was 12 copies (for each detection target) per reaction, and no cross-reactivity was generated from non-SARS-CoV-2 templates. The analytical sensitivity of SARS-CoV-2 was 100% (33/33 oropharynx swab samples collected from COVID-19 patients), and the assay's specificity was also 100% (96/96 oropharynx swab samples collected from non-COVID-19 patients). The total diagnostic test can be completed within 1 h from sample collection to result interpretation. In sum, the COVID-19 mRT-LAMP-LFB assay is a promising tool for diagnosing SARS-CoV-2 infections in frontline public health field and clinical laboratories, especially from resource-poor regions.

Summary Cytokine storm and multi-organ failure are the main causes of SARS-CoV-2-related death. However, the origin of the virus’ excessively damaging abilities remains unknown. Here we show that the SARS-CoV-2 envelope (2-E) protein alone is sufficient to cause acute respiratory distress syndrome (ARDS)-like damage in vitro and in vivo . Overexpression of 2-E protein induced rapid pyroptosis-like cell death in various susceptible cells and robust secretion of cytokines and chemokines in macrophages. Intravenous administration of purified 2-E protein into mice caused ARDS-like pathological damage in lung and spleen. Overexpressed 2-E protein formed cation channels in host cell membranes, eventually leading to membrane rupture. Newly identified channel inhibitors exhibited potent anti-SARS-CoV-2 activity and excellent protective effects against the 2-E-induced damage both in vitro and in vivo . Importantly, their channel inhibition, cell protection and antiviral activities were positively correlated with each other, supporting 2-E is a promising drug target against SARS-CoV-2.

Invasive meningococcal disease, caused by Neisseria meningitidis (N. meningitidis), is a critical global health issue, necessitating swift and precise diagnostics for effective management and control. Here, we introduce a novel diagnostic assay, NM-RT-MCDA, that combines multiple cross displacement amplification (MCDA) with real-time fluorescence detection, targeting a specific ctrA gene region in the N. meningitidis genome. The assay utilizes a primer set designed for high specificity and incorporates a fluorophore-quencher pair with a restriction endonuclease site for real-time monitoring. Optimized at 65 °C for 40 min, NM-RT-MCDA demonstrates exceptional specificity, with no cross-reactivity observed with nontarget species. It achieves a remarkable sensitivity, detecting as low as 100 fg of genomic DNA per reaction, and has been successfully applied to clinical sputum samples, matching the sensitivity of nanoparticle-based lateral flow biosensors. The assay's rapid turnaround time, completed within an hour including DNA extraction and amplification, positions NM-RT-MCDA as a promising diagnostic tool for various clinical scenarios, potentially facilitating timely diagnosis and intervention in invasive meningococcal disease management.

Background: In 2023, China witnessed an earlier and more widespread outbreak of Mycoplasma pneumoniae pneumonia (MPP). To address this situation, an online training program was designed to enhance the knowledge of MPP among pediatricians in Shanghai, China. Methods: An online training program on the diagnosis and treatment of MPP, guided by Kern's six-step approach, was developed by the Shanghai Pediatric Clinical Quality Control Center. A pre- and post-training survey was conducted using a 20-item self-administered questionnaire to investigate the pediatricians' knowledge of MPP. A linkage mechanism was established to match pretest/posttest questionnaires using personal identifiers. Paired t-tests and McNemar tests were performed to measure the differences, as appropriate, between pre- and post-training groups. A higher survey score indicated better knowledge. Results: There were 289 participants performed pre- and post-tests. The average age of the respondents was 38.7 years (standard deviation: 8.9). Over 80% of the participants were primary (32.5%) and intermediate (47.8%) pediatricians. Those from specialized hospitals accounted for the highest proportion (41.5%). The post-training group achieved significantly higher total scores than the pre-training group (91.3 vs. 67.7, t=22.48, P<0.001), regardless of the professional titles or hospital levels (all P<0.001). The accuracy rates of each question increased significantly in the post-training group (all P<0.001). Conclusions: The online training program effectively enhanced pediatricians' understanding of diagnosing and treating MPP. It is recommended to maintain continuous education and training targeting all healthcare providers.

Motivation: To automate rim lesion segmentation in multiple sclerosisGoal(s): To compare deep learning and conventional methods for rim lesion segmentation in multiple sclerosisApproach: We compare Unet with chan-vese and Grabcut segmention of MR rim positive lesions. Results: Deep learning achieve the highest Dice score among the compared methods. Impact: Automate rim lesion segmentation in Multiple Sclerosis may allow determine those patient with persistent inflammation.

Molecular techniques of nucleic acid testing recommended by the World Health Organization (WHO) for the

Background Sepsis is a major cause of mortality in intensive care units (ICUs) and continues to pose a significant global health challenge, with sepsis-related deaths contributing substantially to the overall burden on healthcare systems worldwide. The primary objective was to construct and evaluate a machine learning (ML) model for forecasting 28-day all-cause mortality among ICU sepsis patients. Methods Data for the study was sourced from the eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD) (version 2.0). The main outcome was 28-day all-cause mortality. Predictor selection for the final model was conducted using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis and the Boruta feature selection algorithm. Five machine learning algorithms including logistic regression (LR), decision tree (DT), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), and light gradient boosting machine (lightGBM) were employed to construct models using 10-fold cross-validation. Model performance was evaluated using AUC, accuracy, sensitivity, specificity, recall, and F1 score. Additionally, we performed an interpretability analysis on the model that showed the most stable performance. Results The final study cohort comprised 4564 patients, among whom 568 (12.4%) died within 28 days of ICU admission. The XGBoost algorithm demonstrated the most reliable performance, achieving an AUC of 0.821, balancing sensitivity (0.703) and specificity (0.798). The top three risk predictors of mortality included APACHE score, serum lactate levels, and AST. Conclusion ML models reliably predicted 28-day mortality in critically ill sepsis patients. Of the models evaluated, the XGBoost algorithm exhibited the most stable performance in identifying patients at elevated mortality risk. Model interpretability analysis identified crucial predictors, potentially informing clinical decisions for sepsis patients in the ICU.

Marburg virus (MARV) is one of the filovirus species that causes a deadly hemorrhagic fever in humans, with mortality rates up to 90%. Neutralizing antibodies represent ideal candidates to prevent or treat virus disease. However, no antibody has been approved for MARV treatment to date. In this study, we identified a novel human antibody named AF-03 that targeted MARV glycoprotein (GP). AF-03 possessed a high binding affinity to MARV GP and showed neutralizing and protective activities against the pseudotyped MARV in vitro and in vivo. Epitope identification, including molecular docking and experiment-based analysis of mutated species, revealed that AF-03 recognized the Niemann-Pick C1 (NPC1) binding domain within GP1. Interestingly, we found the neutralizing activity of AF-03 to pseudotyped Ebola viruses (EBOV, SUDV, and BDBV) harboring cleaved GP instead of full-length GP. Furthermore, NPC2-fused AF-03 exhibited neutralizing activity to several filovirus species and EBOV mutants via binding to CI-MPR. In conclusion, this work demonstrates that AF-03 represents a promising therapeutic cargo for filovirus-caused disease.

African swine fever (ASF) is a devastating disease that can kill almost all infected pigs, causing great damage to the pig industry and destabilizing the global economy. Here, we developed a specific assay that combined multiple cross-displacement amplification (MCDA) with a nanoparticle-based lateral flow biosensor (LFB) for early and rapid identification of the African swine fever virus (ASFV-MCDA-LFB). We first designed a set of MCDA primers to recognize 10 different regions of the target ASFV B646L gene. Subsequently, the MCDA reaction was monitored with various methods: MG chromogenic reagents, agarose gel electrophoresis, real-time turbidity, and LFB. The ASFV-MCDA-LFB assay was optimized and evaluated with target nucleic acid templates extracted from various pathogens and simulated whole blood samples. As a result, the detection of limit (LOD) of the ASFV assay was 200 copies/reaction within 30 min, and no cross-reaction were observed with other non-ASFV viruses and common pathogens in this study. The evaluation assays demonstrated that the ASFV-MCDA-LFB method here is rapid, objective, easy-to-use, and low-cost detection method which can be used as a diagnostic or screening tool with competitive potential for point-of-care testing (POCT) of ASFV.