Pathogens· 2026Q1· Derleme
Solunum Yolu Patojenlerinin Genomik Gözetimi: Moleküler Tespitten Hassas Enfeksiyon Kontrolüne
Genomic Surveillance of Respiratory Pathogens: From Molecular Detection to Precision Infection Control
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Moleküler tanıları, genomik dizilemeyi ve yapay zeka destekli veri analizini entegre etmek, basit tespitin ötesine geçerek hassas enfeksiyon kontrolünü sağlayan yüksek çözünürlüklü bir solunum yolu patojeni gözetim çerçevesi sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Geleneksel PCR, hızlı patojen tespiti için esastır ancak sınırlı evrimsel ve direnç bilgisi sunar.
- Tüm genom dizileme (WGS) ve metagenomik dizileme (mNGS), daha yüksek çözünürlüklü genomik karakterizasyon sağlar.
- Kapsamlı gözetim için moleküler tanıları, genomik dizilemeyi, epidemiyolojiyi ve klinik verileri birleştiren entegre bir çerçeve gereklidir.
- Yapay zeka (AI), genomik yorumlamayı, risk değerlendirmesini ve hassas enfeksiyon kontrolünü geliştirmek için çeşitli veri akışlarını entegre eden bir araç olarak ortaya çıkmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Respiratory pathogens remain a major global public health concern due to factors including their genetic diversity, dynamic transmission patterns, and increasing antimicrobial resistance. Conventional molecular diagnostics, particularly polymerase chain reaction (PCR)-based assays, remain essential for rapid and scalable pathogen detection but provide limited information on pathogen evolution, transmission, and resistance mechanisms. Advances in whole-genome sequencing (WGS), targeted sequencing, and metagenomic next-generation sequencing (mNGS) have expanded respiratory pathogen surveillance from targeted detection toward higher-resolution genomic characterization. However, no single technology can adequately address all surveillance objectives. Instead, molecular diagnostics, genomic sequencing, epidemiological investigation, and clinical assessment provide complementary information that can be integrated according to the pathogen, clinical context, and specific public health question. This review examines the evolution of respiratory pathogen surveillance and emphasizes an integrated framework in which different technologies are selected and combined to support pathogen characterization, transmission investigation, antimicrobial resistance surveillance, and preventive decision-making. We further discuss emerging applications of artificial intelligence (AI) for integrating genomic, epidemiological, and clinical data, with potential roles in genomic interpretation, early risk assessment, and precision infection control. Although AI-enhanced surveillance remains largely at the research and validation stage, advances in data integration, model development, and computational infrastructure may enable more predictive and actionable surveillance systems. Overall, the future of respiratory pathogen surveillance will depend not simply on adopting more advanced technologies, but on integrating complementary detection and analytical approaches to transform pathogen detection into actionable evidence for public health decision-making.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Pathogens, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Klinik Biyokimya
Clinical BiochemistryBiochemistry, Genetics and Molecular Biology