新的 AI 突破終于可以檢測到寄生蟲感染

感染導致血吸蟲病的寄生蟲的患者的血液樣本包含標記疾病不同階段的隱藏信息。

在我們的最近發(fā)表的研究，我們的團隊使用了機器學習發(fā)現(xiàn)隱藏的信息并改善感染的早期檢測和診斷。

導致血吸蟲病的寄生蟲在兩個宿主中完成其生命周期——首先是蝸牛，然后是人、狗和小鼠等哺乳動物。淡水蠕蟲卵通過皮膚進入人體宿主，并在全身循環(huán)，損害多個器官，包括肝臟、腸道、膀胱和尿道。

當這些幼蟲到達連接腸道和肝臟的血管時，它們會成熟為成蟲。然后它們釋放出蟲卵，這些蟲卵在感染者排便時排出，繼續(xù)傳播周期.

自診斷以來依賴于檢測糞便中的蟲卵，醫(yī)生通常會錯過感染的早期階段。當檢測到蟲卵時，患者已經達到了疾病的晚期。

由于診斷率很低，公共衛(wèi)生官員通常大規(guī)模施用藥物吡喹酮到受影響地區(qū)的人群。然而，吡喹酮不能在感染的早期階段清除幼蟲，也不能防止再次感染。

我們的研究為通過以下方式改進早期檢測和診斷提供了一條明確的途徑識別血液中隱藏的信息這表明活躍的早期感染。

您的身體通過產生涉及多種類型免疫細胞的免疫反應來應對血吸蟲病感染，以及抗體特異性靶向蠕蟲和蟲卵分泌或存在于蠕蟲和蟲卵上的分子。

我們的研究介紹了兩種篩選早期感染信號抗體的某些特征的方法。

第一個是捕獲免疫反應的定量和定性概況，包括決定它們如何與其他免疫細胞通信的各種抗體和特征。這使我們能夠識別免疫反應的特定方面，這些方面將未感染的患者與早期和晚期疾病患者區(qū)分開來。

其次，我們開發(fā)了一個新的分析抗體的機器學習方法確定與疾病分期和嚴重程度相關的免疫反應的潛在特征。

我們使用來自感染和未感染患者的免疫概況數(shù)據(jù)訓練模型，并使用未用于訓練的數(shù)據(jù)和來自不同地理位置的數(shù)據(jù)測試模型。我們不僅確定了該疾病的生物標志物，還確定了感染的潛在機制。

看點重要

血吸蟲病是一種被忽視的熱帶病這影響了全球超過 2 億人，每年造成 280,000 人死亡。早期診斷可以提高治療效果并預防嚴重疾病。

此外，與許多機器學習方法不同，這些方法黑匣子，我們的方法也是解釋.這意味著它可以提供關于疾病發(fā)展原因和方式的見解，而不僅僅是識別疾病標志物，指導未來的早期診斷和治療策略。

仍然未知的

我們確定的血吸蟲病感染特征在兩大洲的兩個地理區(qū)域保持穩(wěn)定。未來的研究可以探索這些生物標志物對其他人群的適用程度。

此外，我們的工作確定了疾病進展背后的潛在機制。我們發(fā)現(xiàn)，針對蠕蟲表面特定蛋白質的特定免疫反應預示著感染的中間階段。

了解免疫系統(tǒng)如何對這種研究不足的抗原做出反應可以改善診斷和治療。

下一步

除了提高我們對免疫系統(tǒng)如何應對感染不同階段的理解外，我們的研究結果還確定了關鍵抗原，這些抗原可以為設計具有成本效益和高效的診斷和治療方法鋪平道路。

我們的下一步將包括在現(xiàn)場實際部署這些策略，以便及早發(fā)現(xiàn)和管理疾病。

這研究簡報是關于有趣的學術工作的簡短介紹。

特里魯帕·查克拉博蒂， 綜合系統(tǒng)生物學博士候選人，匹茲堡大學;阿尼魯?shù)隆に_卡， 生物醫(yī)學工程助理教授，佐治亞理工學院和吉什努·達斯，免疫學和計算與系統(tǒng)生物學助理教授，匹茲堡大學

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