慢性疲劳综合症的新血液测试准确率为91%

对于患有慢性疲劳综合征接受正式诊断，他们是少数人青睐。专家建议高达 91%在美国，人们仍未被诊断出来，没有医疗支持，这种疾病剥夺了他们的精力、脑力和无忧无虑的生活。

但是，如果新开发的诊断测试经得起审查，这些统计数据可能会及时改善。

由牛津大学领导的一组科学家刚刚发表了他们基于血细胞的测试的初步结果，该测试可以区分未受影响的个体和患有慢性疲劳综合症（也称为肌痛性脑脊髓炎或 ME/CFS），准确率为 91%。

“开发一种具有早期诊断[ME / CFS]潜力的简单测试是一个关键目标，”Jiabao Xu及其同事写在他们的开放获取、同行评审的论文中。

“早期诊断将使患者能够更有效地管理他们的病情，可能导致疾病途径和治疗发展的新发现”，他们说，特别是如果这样的血液测试可以揭示随时间的变化。

血液测试使用一种称为外周血单核细胞 （PBMC） 的血细胞在患有和没有 ME/CFS 的人中区分一种称为外周血单核细胞 （PBMC） 的特性，使用一种称为拉曼光谱和一个人工智能（AI）工具。

以前的研究有建议来自 ME/CFS 患者的 PMBC 有能量功能下降;结果符合新兴理论，即条件是能量产生受损.

建立在他们的试点研究，以及研究表明PBMC在ME / CFS中受到干扰，Xu及其同事在近100人中测试了他们的诊断方法：包括61名ME / CFS患者，16名健康对照者和21名多发性硬化症患者，这是一种自身免疫性疾病，与ME / CFS有许多相似的症状。

如果血液测试可以区分ME / CFS患者和MS患者以及健康人，那么它可能预示着它用于区分ME / CFS与其他疾病，例如纤维肌痛,慢性莱姆病和长期新冠肺炎.

该团队分析了98个患者样本中的2,000多个细胞，分析了单个细胞的分子振动。由此产生的光谱，很像那些天文学家用来观察恒星的化学成分，反映细胞内水平的变化代谢 产物当细胞代谢燃料时产生。

Xu及其同事观察到ME / CFS患者与两个对照组之间存在明显的代谢差异。

应用AI算法，该测试可以准确分类91%的患者，甚至可以以84%的准确率区分轻度，中度和重度ME / CFS患者。

在更大的队列中验证研究结果的进一步研究将需要一些时间。Xu及其同事希望他们的方法能够克服其他团队在样品处理中遇到的问题。然而，单细胞拉曼光谱在经过认证的诊断实验室中并不容易获得。

使用不同分析技术的类似基于血细胞的测试以前已经显示出希望。2019年，斯坦福大学的科学家发表了一项测试的试点研究结果。分析PBMC，但此后没有任何进展。（斯坦福大学团队的成员是继续他们的学业在我/CFS上。

与此同时，无数的ME / CFS患者仍在渴望诊断和适当的循证治疗方案。

“许多[医疗专业人员]仍然对ME / CFS持怀疑态度，没有有效的治疗选择或明确的病理，”徐及其同事注意.

让我们希望这种情况很快就会改变，像这样的研究表明可检测的生物变化在能量限制、改变生活的条件下。

该研究发表在先进科学.

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