Blutproben von Patienten, die mit einem parasitären Wurm infiziert sind, der Bilharziose verursacht, enthalten versteckte Informationen, die verschiedene Stadien der Krankheit kennzeichnen. In unserem kürzlich veröffentlichte Forschungsergebnissenutzte unser Team maschinelles Lernen, um diese verborgenen Informationen aufzudecken und die Früherkennung und Diagnose von Infektionen zu verbessern.
Der Parasit, der Bilharziose verursacht, vollendet seinen Lebenszyklus in zwei Wirten – zunächst in Schnecken und dann in Säugetieren wie Menschen, Hunden und Mäusen. Süßwasserwurmeier dringen durch die Haut in den menschlichen Wirt ein und zirkulieren im ganzen Körper. Schädigung mehrerer Organeeinschließlich Leber, Darm, Blase und Harnröhre. Wenn diese Larven die Blutgefäße erreichen, die den Darm mit der Leber verbinden, reifen sie zu erwachsenen Würmern heran. Anschließend geben sie Eier ab, die beim Stuhlgang der infizierten Person ausgeschieden werden. Fortsetzung des Übertragungszyklus.
Seit Diagnose aktuell beruht auf dem Nachweis von Eiern im KotÄrzte übersehen normalerweise die frühen Stadien der Infektion. Wenn Eizellen entdeckt werden, ist die Erkrankung bereits in einem fortgeschrittenen Stadium. Da die Diagnoseraten schlecht sind, wenden sich die Beamten des öffentlichen Gesundheitswesens in der Regel an die Diagnose Massenverabreichung des Medikaments Praziquantel für die Bevölkerung in den betroffenen Regionen. Allerdings kann Praziquantel im Frühstadium der Infektion weder juvenile Würmer beseitigen noch eine erneute Infektion verhindern.
Unsere Studie bietet einen klaren Weg zur Verbesserung der Früherkennung und Diagnose Identifizierung der verborgenen Informationen im Blut Dies signalisiert eine aktive Infektion im Frühstadium.
Ihr Körper reagiert auf eine Bilharziose-Infektion, indem er eine Immunantwort auslöst, an der mehrere Arten von Immunzellen sowie Antikörper beteiligt sind, die speziell auf Moleküle abzielen, die vom Wurm und den Eiern abgesondert werden oder dort vorhanden sind. Unsere Studie stellt zwei Möglichkeiten zum Screening auf bestimmte Merkmale von Antikörpern vor, die auf eine frühe Infektion hinweisen.
Der erste ist ein Assay, der a erfasst quantitatives und qualitatives Profil der ImmunantwortDazu gehören verschiedene Klassen von Antikörpern und Eigenschaften, die bestimmen, wie sie mit anderen Immunzellen kommunizieren. Dies ermöglichte es uns, spezifische Facetten der Immunantwort zu identifizieren, die nicht infizierte Patienten von Patienten im Früh- und Spätstadium der Erkrankung unterscheiden.
Zweitens haben wir ein neues entwickelt Ansatz des maschinellen Lernens, der Antikörper analysiert um latente Merkmale der Immunantwort zu identifizieren, die mit dem Krankheitsstadium und der Schwere der Erkrankung zusammenhängen. Wir haben das Modell anhand von Immunprofildaten von infizierten und nicht infizierten Patienten trainiert und das Modell anhand von Daten getestet, die nicht für das Training verwendet wurden, sowie an Daten von einem anderen geografischen Standort. Wir haben nicht nur Biomarker für die Krankheit identifiziert, sondern auch den potenziellen Mechanismus, der der Infektion zugrunde liegt.
Schistosomiasis ist eine vernachlässigte Tropenkrankheit Weltweit sind davon über 200 Millionen Menschen betroffen und jedes Jahr sterben 280.000 Menschen daran. Eine frühzeitige Diagnose kann die Wirksamkeit der Behandlung verbessern und schwere Erkrankungen verhindern.
Darüber hinaus ist unser Ansatz im Gegensatz zu vielen Methoden des maschinellen Lernens, bei denen es sich um Black Boxes handelt, auch Black Boxes interpretierbar. Dies bedeutet, dass es über die bloße Identifizierung von Krankheitsmarkern hinaus Erkenntnisse darüber liefern kann, warum und wie sich die Krankheit entwickelt, und künftige Strategien für eine frühzeitige Diagnose und Behandlung leiten kann.
Die von uns identifizierten Bilharziose-Infektionssignaturen bleiben in zwei geografischen Regionen auf zwei Kontinenten stabil. Zukünftige Forschungen könnten untersuchen, wie gut diese Biomarker auf weitere Populationen anwendbar sind.
Darüber hinaus identifiziert unsere Arbeit einen möglichen Mechanismus hinter dem Fortschreiten der Krankheit. Wir fanden heraus, dass eine bestimmte Immunantwort gegen ein bestimmtes Protein auf der Oberfläche des Wurms ein Zwischenstadium der Infektion signalisiert. Zu verstehen, wie das Immunsystem auf dieses wenig erforschte Antigen reagiert, könnte Diagnose und Behandlung verbessern.
Unsere Ergebnisse verbessern nicht nur unser Verständnis darüber, wie das Immunsystem auf verschiedene Infektionsstadien reagiert, sondern identifizieren auch Schlüsselantigene, die den Weg für die Entwicklung kostengünstiger und effizienter Diagnose- und Behandlungsansätze ebnen könnten. Zu unseren nächsten Schritten gehört die tatsächliche Umsetzung dieser Strategien in der Praxis zur Früherkennung und Behandlung von Krankheiten.
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