Inteligența Artificială poate detecta acum și infecțiile cu viermi paraziți

Probele de sânge ale pacienților infectați cu un vierme parazit care provoacă schistosomiaza conțin informații ascunse care marchează diferite stadii ale bolii.

În cercetarea publicată recent, echipa a utilizat învățarea automată pentru a descoperi aceste informații ascunse și a îmbunătăți detectarea și diagnosticarea precoce a infecției.

Parazitul care provoacă schistosomiaza își încheie ciclul de viață în două gazde – mai întâi în melci și apoi în mamifere precum oamenii, câinii și șoarecii. Ouăle viermilor de apă dulce intră în gazdele umane prin piele și circulă prin corp, afectând mai multe organe, inclusiv ficatul, intestinul, vezica urinară și uretra.

Atunci când aceste larve ajung la vasele de sânge care leagă intestinele de ficat, ele se transformă în viermi adulți. Aceștia eliberează apoi ouă care sunt excretate atunci când persoana infectată defeca, continuând ciclul de transmitere.

Deoarece diagnosticul se bazează în prezent pe detectarea ouălor în fecale, medicii ratează de obicei stadiile incipiente ale infecției. În momentul în care ouăle sunt detectate, pacienții au ajuns deja într-un stadiu avansat al bolii.

Deoarece ratele de diagnosticare sunt slabe, oficialii din domeniul sănătății publice administrează în masă medicamentul praziquantel populațiilor din regiunile afectate. Cu toate acestea, praziquantel nu poate elimina viermii juvenili în stadiile incipiente ale infecției și nici nu poate preveni reinfecția.

Parazitul își încheie ciclul de viață în două gazde

Studiul oferă o cale clară de îmbunătățire a detectării și diagnosticării precoce prin identificarea informațiilor ascunse din sânge care semnalează infecția activă, în stadiu incipient.

Organismul reacționează la o infecție cu schistosomiasis prin organizarea unui răspuns imunitar care implică mai multe tipuri de celule imunitare, precum și anticorpi care vizează în mod specific moleculele secretate de viermi și ouă sau prezente pe aceștia.

Studiul introduce două modalități de a depista anumite caracteristici ale anticorpilor care semnalează infecția timpurie. Primul este un test care captează un profil cantitativ și calitativ al răspunsului imun, inclusiv diverse clase de anticorpi și caracteristici care dictează modul în care aceștia comunică cu alte celule imunitare. Acest lucru ne-a permis să identificăm fațete specifice ale răspunsului imun care disting pacienții neinfectați de pacienții cu boală în stadiu incipient și tardiv.

În al doilea rând, s-a dezvoltat o nouă abordare de învățare automată care analizează anticorpii pentru a identifica caracteristicile latente ale răspunsului imunitar legate de stadiul și gravitatea bolii.

A fost antrenat modelul pe date privind profilul imun de la pacienții infectați și neinfectați și s-a testat modelul…