新的 AI 突破终于可以检测到寄生虫感染

感染导致血吸虫病的寄生虫的患者的血液样本包含标记疾病不同阶段的隐藏信息。

在我们的最近发表的研究，我们的团队使用了机器学习发现隐藏的信息并改善感染的早期检测和诊断。

导致血吸虫病的寄生虫在两个宿主中完成其生命周期——首先是蜗牛，然后是人、狗和小鼠等哺乳动物。淡水蠕虫卵通过皮肤进入人体宿主，并在全身循环，损害多个器官，包括肝脏、肠道、膀胱和尿道。

当这些幼虫到达连接肠道和肝脏的血管时，它们会成熟为成虫。然后它们释放出虫卵，这些虫卵在感染者排便时排出，继续传播周期.

自诊断以来依赖于检测粪便中的虫卵，医生通常会错过感染的早期阶段。当检测到虫卵时，患者已经达到了疾病的晚期。

由于诊断率很低，公共卫生官员通常大规模施用药物吡喹酮到受影响地区的人群。然而，吡喹酮不能在感染的早期阶段清除幼虫，也不能防止再次感染。

我们的研究为通过以下方式改进早期检测和诊断提供了一条明确的途径识别血液中隐藏的信息这表明活跃的早期感染。

您的身体通过产生涉及多种类型免疫细胞的免疫反应来应对血吸虫病感染，以及抗体特异性靶向蠕虫和虫卵分泌或存在于蠕虫和虫卵上的分子。

我们的研究介绍了两种筛选早期感染信号抗体的某些特征的方法。

第一个是捕获免疫反应的定量和定性概况，包括决定它们如何与其他免疫细胞通信的各种抗体和特征。这使我们能够识别免疫反应的特定方面，这些方面将未感染的患者与早期和晚期疾病患者区分开来。

其次，我们开发了一个新的分析抗体的机器学习方法确定与疾病分期和严重程度相关的免疫反应的潜在特征。

我们使用来自感染和未感染患者的免疫概况数据训练模型，并使用未用于训练的数据和来自不同地理位置的数据测试模型。我们不仅确定了该疾病的生物标志物，还确定了感染的潜在机制。

看点重要

血吸虫病是一种被忽视的热带病这影响了全球超过 2 亿人，每年造成 280,000 人死亡。早期诊断可以提高治疗效果并预防严重疾病。

此外，与许多机器学习方法不同，这些方法黑匣子，我们的方法也是解释.这意味着它可以提供关于疾病发展原因和方式的见解，而不仅仅是识别疾病标志物，指导未来的早期诊断和治疗策略。

仍然未知的

我们确定的血吸虫病感染特征在两大洲的两个地理区域保持稳定。未来的研究可以探索这些生物标志物对其他人群的适用程度。

此外，我们的工作确定了疾病进展背后的潜在机制。我们发现，针对蠕虫表面特定蛋白质的特定免疫反应预示着感染的中间阶段。

了解免疫系统如何对这种研究不足的抗原做出反应可以改善诊断和治疗。

下一步

除了提高我们对免疫系统如何应对感染不同阶段的理解外，我们的研究结果还确定了关键抗原，这些抗原可以为设计具有成本效益和高效的诊断和治疗方法铺平道路。

我们的下一步将包括在现场实际部署这些策略，以便及早发现和管理疾病。

这研究简报是关于有趣的学术工作的简短介绍。

特里鲁帕·查克拉博蒂， 综合系统生物学博士候选人，匹兹堡大学;阿尼鲁德·萨卡， 生物医学工程助理教授，佐治亚理工学院和吉什努·达斯，免疫学和计算与系统生物学助理教授，匹兹堡大学

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