Карта сайта

ИН-ТРЕНД|IN-TREND

Израильские исследователи разрабатывают алгоритм, который может помочь в предугадывании возникновения туберкулеза


Исследователи из израильского Научного института им. Вейцмана разработали алгоритм, который может предсказывать возникновение бактериальных заболеваний, таких как туберкулез. Результаты исследования были опубликованы в журнале «Nature Communications».

«Когда встречаются иммунные клетки и бактерии, это может привести к нескольким результатам», - сказал Рой Авраам, чья команда в отделе биологического регулирования проводила исследование. «Иммунная система может убивать бактерии; бактерии могут преодолеть иммунную защиту; или, в случае таких заболеваний, как туберкулез, бактерия может годами бездействовать, иногда вызывая заболевание на более поздней стадии, а иногда оставаясь в спящем режиме навсегда». Он сказал, что то, что происходит во взаимодействии между иммунными клетками и бактериями на раннем этапе, «примерно через 24-48 часов после заражения», может определить, разовьется ли у человека полномасштабная болезнь или нет.

Таким образом, исследователи решили найти способ изучить ранние взаимодействия между иммунными клетками и бактериями, на которые они реагируют, чтобы увидеть, как они влияют на исход инфекции. Первоначально работая с иммунными клетками и бактерией сальмонеллы, исследователи изучили, как каждая иммунная клетка реагирует на бактерии, и наметили ответы каждой из них.

Основываясь на этом исследовании, ученые разработали алгоритм, который позволил бы им извлекать аналогичную информацию из других наборов данных, включая стандартные образцы крови. «Алгоритм, который мы разработали, - сказал Ноа Боссел Бен Моше, который руководил исследованием, - способен идентифицировать каждую иммунную клетку крови и то, как она реагирует на инфекцию».

Так, например, алгоритм может показать, активирован ли тип клетки A инфекцией и до какого уровня, и сделать то же самое для других типов клеток, что стандартные методы не могут сделать сегодня, так как они не отслеживают активность каждого типа клеток. Затем алгоритм сравнивает уровни различных ответов иммунных клеток с результатами, проверяя, развился ли у человека с этими специфическими взаимодействиями полноценный туберкулез или нет. Затем эту модель алгоритма можно использовать для прогнозирования, будет ли у человека, проявляющего эти конкретные взаимодействия, заболевание или нет. Используя алгоритм, таким образом, ученые подтвердили свою гипотезу: были различия в том, как происходили взаимодействия, и эти различия позволили ученым проследить ответы от первоначальных этапов до более поздних результатов.

Первый тест алгоритма проводился на образцах крови, взятых у здоровых людей в Нидерландах. Эти образцы были заражены в лабораторной среде бактериями сальмонеллы, и иммунный ответ был зарегистрирован. Хотя стандартные методы не выявили различий между индивидуумами, алгоритм обнаружил, что индивидуумы различались по тому, как их клетки активировались при инфекции, что было связано с их способностью контролировать инфекцию.

Затем исследователи заинтересовались, можно ли использовать тот же алгоритм для прогнозирования возникновения туберкулеза, вызванного бактерией, которая часто выбирает третий путь - покой - и, таким образом, может прятаться в организме годами, бактерию, хотя на самом деле лишь небольшая часть из них заболевает. Для этой части исследования ученые обратились к другой базе данных - британской, которая отслеживала пациентов и носителей в течение двух лет - чтобы группа могла применить алгоритм к образцам крови из обеих групп, а также из подгруппы, члены которой перешли от статуса носителя к развитому заболеванию. Исследователи обнаружили, что уровни активности иммунных клеток, называемых моноцитами, могут быть использованы для прогнозирования начала и течения заболевания.

Источник: https://www.timesofisrael.com/israel-researchers-develop-algorithm-that-may-help-predict-tuberculosis-onset/