人工智能预测病毒感染患者,包括COVID-19,将票价

加州大学圣地亚哥医学院的研究人员使用了一种人工智能(AI)算法筛选tb的基因表达——基因是“开”或“关”在感染寻找共享模式在过去的流感病毒感染的患者,包括“非典”,即和猪流感。

两个蛛丝马迹出现在这项研究中,6月11日,2021年出版eBiomedicine。一个,一套166基因,揭示了人类免疫系统响应病毒感染。第二组20签名基因预测病人的疾病的严重程度。例如,需要就医或使用机械通风。算法的效用是使用进行验证肺组织收集从死者尸检COVID-19患者和动物模型感染。

“这些病毒pandemic-associated签名告诉我们一个人的免疫系统对病毒感染,它可能会多严重,这给了我们一个地图和未来的大流行,“Pradipta Ghosh说,医学博士,细胞和教授分子医学加州大学圣地亚哥医学院和穆尔斯癌症中心。

Ghosh共同研究与Debashis Sahoo博士,助理教授在加州大学圣地亚哥分校医学院的儿科和雅各布斯工程学院计算机科学与工程学院,Soumitob体育开户网址a Das,博士,副教授在加州大学圣地亚哥分校医学院的病理学。

在病毒感染过程中,免疫系统会释放一种叫做细胞小蛋白质进入血液。这些蛋白质指导免疫细胞感染的网站,以帮助消除感染。不过有时候,身体会分泌许多细胞因子,创造一个失控的免疫系统攻击自身的健康组织。这个事故,称为细胞因子风暴,被认为是一些病毒感染患者的原因之一,包括一些常见的流感,当别人不屈服于感染。

但性质、程度和来源的致命细胞因子风暴,谁是最大的风险和如何最好的治疗一直不清楚。

“COVID-19大流行开始时,我想使用我的计算机科学背景找到所有病毒大流行中常见的普遍真理,我们可以使用作为指导我们试图理解一种新的病毒,“Sahoo说。“这冠状病毒可能是新的,但是很多方面我们的身体可以应对感染。”

数据用于测试和训练算法来自公开来源的病人基因表达数据从病人的RNA转录基因和组织或血液样本中发现。每次从COVID-19患者一组新的数据成为可用的,团队在他们的模型中进行了测试。他们看到每次相同的签名基因表达模式。

“换句话说,这是所谓的前瞻性研究,参与者加入到研究开发时我们使用的疾病和基因签名我们发现导航未知领域的一种全新的疾病,“Sahoo说。

通过检查这些基因的来源和功能的第一个特征基因集,该研究还揭示了细胞因子风暴来源:细胞肺气道白细胞被称为巨噬细胞和T细胞。此外,结果照风暴的后果:这些肺气道损伤细胞和自然杀伤细胞,一个专门的免疫细胞能杀死病毒感染的细胞。

“我们可以看到,向世界展示我们的肺的肺泡细胞,通常设计为允许气体交换和氧化的血,是细胞因子风暴的主要来源之一,因此,作为细胞激素风暴的眼睛,”达斯说。“下一个,我们的人形中心团队的上下文中建模人类肺部感染COVID-19为了检查急性和post-COVID-19效果。”

研究人员认为这些信息也可能帮助指导对患者治疗方法通过提供细胞经历细胞激素风暴目标和基准来衡量进步。

预处理的啮齿动物来测试他们的理论,团队与前兆Molnupiravir版本,一种药物正在进行临床试验治疗COVID-19病人,或SARS-CoV-2-neutralizing抗体。接触SARS-CoV-2后,肺细胞control-treated啮齿动物显示166 -和20-gene表达pandemic-associated签名。啮齿动物没有治疗,这表明治疗可以有效地遏制细胞激素风暴。

“这不是如果的问题,但是当下一次大流行会出现,”Ghosh说,世卫组织还在网络医学研究所的主任和执行人形卓越中心的研究主任加州大学圣地亚哥分校医学院的。“我们正在构建工具相关的不仅仅是今天的大流行,但对于下一个拐角处。”

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