W niedalekiej przyszłości to komputer oceni to jak nasz organizm zareaguje na konkretną wirusową infekcję oraz jak ciężko przejdziemy zakażenie.
Naukowcy z University of California San Diego School of Medicine przeanalizowali ponad 45 000 zestawów danych transkryptomicznych z pandemii wirusowych wśród ludzi, myszy i szczurów.
Jak wynika z badań, które opublikowano niedawno na łamach eBiomedicine, The Lancet, naukowcy zidentyfikowali 166-genową sygnaturę, która rzuca światło na reakcję układu odpornościowego na infekcje wirusowe. Ponadto sygnatura 20 genów pozwala przewidzieć ciężkość choroby pacjenta, na przykład konieczność hospitalizacji lub podłączenia do respiratora.
– Te sygnatury związane z pandemią wirusową mówią nam, jak układ odpornościowy danej osoby reaguje na infekcję i jak ciężka może się ona stać, a to daje nam mapę dla tej i przyszłych pandemii – powiedział cytowany w komunikacie prof. Pradipta Ghosh, UC San Diego School of Medicine i Moores Cancer Center.
To technologie na tę i przyszłe pandemie
Przydatność algorytmu została zweryfikowana na podstawie zwierzęcych modeli zakażenia oraz pobranych podczas sekcji zwłok tkanek płucnych od zmarłych pacjentów z COVID-19 i z przeszłych pandemicznych infekcji wirusowych, w tym SARS, MERS i świńskiej grypy.
Dane użyte do testowania i trenowania algorytmu pochodziły z publicznie dostępnych źródeł danych dotyczących ekspresji genów pacjentów – całe RNA przepisane z genów pacjentów i wykryte w próbkach tkanek lub krwi. Za każdym razem, gdy pojawiał się nowy zestaw danych od pacjentów z COVID-19, zespół testował go w swoim modelu. Za każdym razem widzieli te same wzorce ekspresji genów.
Sygnatura 166 genów sprawdzała się również dobrze w identyfikowaniu i klasyfikowaniu infekcji bakteryjnych i grzybiczych, co daje nadzieję na skuteczność modelu sztucznej inteligencji w innych infekcjach.
„To nie jest kwestia tego, czy, ale kiedy pojawi się następna pandemia. Tworzymy narzędzia, które są istotne nie tylko dla dzisiejszej pandemii, ale także dla następnej” – wskazali naukowcy.
Zgłoś naruszenie/Błąd
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS