UAMSの生物医学情報学部の教授であるDavid Usseryと彼の博士号学生のブライアン・デラバンは、この古代の敵に取り組むための新しいアプローチを提示し、Bioinformaticsについて結核監視に議論します
結核（TB）は古代の病気であり、新石器時代のイタリアとデンマークの結核感染症からの結核感染症の証拠が4、000年以上遡ります。 （1）結核は、結核細菌（MTB）によって引き起こされ、感染者の唾液液滴を介して伝染します。
結核は依然として公衆衛生の脅威です。 2019年、推定1,000万人が世界中で感染し、約120万人の死亡者が死亡しました。 （2）TBは、2018年に国連によって世界的な緊急事態と宣言されました。 （3）
結核感染の生物学
MTBが吸入されると、複雑な一連のプロセスが体内で始まり、細菌と戦います。 MTBを吸い込む人の90％について、細菌は正常に除去されます。残りの10％では、2つの結果の1つが発生します。露出した人の5％について、アクティブTBが発達し、その人はMTBを他の人に送信できます。他の5％については、MTBはMTB感染に応じて形成される免疫細胞のコレクションである肉芽腫に含まれています。 （4）肉芽腫の人は結核の症状を示さず、MTBを伝達することはできません。この人は、潜在的な結核感染症（LTBI）に分類されます。
TB治療におけるアーカンソー州の先駆的な役割
アーカンソーには、結核に対処するための先駆的なアプローチの長い歴史があります。 20世紀初頭、アーカンソー州は米国最大の結核療養所の本拠地でした。 （5）アーカンソー州の医師であるジョセフ・ベイツ博士は、結核患者が外来患者として治療できることを示すことで結核治療に革命をもたらしました。 （6,7）この変更により、結核治療は療養所から離れて発生することができました。最終的に、これは世界中の主要な治療計画として採用されました。
アーカンソー州は、結核制御に革新的なアプローチを取り入れ続けています。アーカンソー州の最新のイノベーションは、結核監視にバイオインフォマティクスを組み込むことです。バイオインフォマティクスは生物学的情報の流れの研究であり、計算方法を使用して大量の生物学的配列を分析します。結核の場合、これには感染者から分離されたMTBゲノムが含まれます。
アーカンソー州は、バイオインフォマティクスをTB監視にどのように組み込んでいますか？
Bioinformaticsは、結核に関する新しい洞察を提供するのに役立ちます。ゲノム分析、空間統計、機械学習など、アーカンソー州で多くのバイオインフォマティック技術を適用しています。空間統計を使用して、LTBIテストとTBのケースを比較して、それらの整合方法を決定しています。アーカンソー州は最近、国内初のLTBIテストデータベース（原稿が提出された）を構築し、アーカンソー州のTB管理担当官がLTBIデータをより効率的に取得できるようにしました。
XGBoost機械学習アルゴリズムとSHAP値を使用して、アーカンソー州のTBハイリスクスクリーニングプログラムを通じて検出されなかったが、TBプログラムを許可することを可能にした、アーカンソー州の疫学的および/または社会的脆弱性がTBケースを推進している疫学的および/または社会的脆弱性を決定しました。結核スクリーニングプログラムを実施するときにこれらの変数を強調します。 （8,9）
最も衝撃的なのは、ゲノム配列と機械学習を組み込んで結核の発生を調べることです。 TBゲノムシーケンスは、モンテカルロマルコフチェーン（MCMC）機械学習アルゴリズムと組み合わせて、伝送ツリーを介したTB伝送を予測します。トランスミッションツリーは、2つの主要な方法で系統樹とは異なります。
ゲノムの使用と伝送予測
疾病管理予防センター（CDC）が定義しています 遺伝子型を共有する2つ以上の結核症例としてのTB発生。 アウトブレイクが宣言されると、結核サンプルからのゲノムがダウンロードされてクリーニングされます。アーカンソーは、Beauti/Beastを使用してゲノムを分析し、MCMCアルゴリズムを実行します。 （12）
MCMCアルゴリズムは、複雑な確率分布に近似し、モンテカルロシミュレーションを使用して確率空間をランダムにサンプリングし、対象の量を推定します。
マルコフ連鎖は、次の状態が現在の状態にのみ依存している場合、状態のシーケンサーを生成し、アルゴリズムがスペースを効率的にナビゲートすることを保証します。アーカンソー分析では、100,000 MCMCランを使用しています。
Beauti/Beastによって生成されたファイルは、Breath Programによって分析されます。 （13）呼吸プログラムは、誰が感染したかを視覚化し、2つの確率値を提供します。あるケースから別のケースにつながる矢印の確率値は、矢印の頭のノードが矢印の尾のノードに感染する確率です。ノード内の確率値は、ノードがサンプリングされていないケースによって感染した確率を示します。
私たちは、アーカンソー州南西部の現在のTB発生にBeauti/Beast/Breathを適用しました。結果の予測される伝送ツリーを図に示します。
このツリーブランチは、南西アーカンソー州の結核の発生を理解するのに役立つ多くの情報を明らかにしています。トランスミッションツリーは、このブランチ内で誰が感染したかを予測します。これにより、アーカンソー州のTB管理担当官は、このグループがどこで相互作用したか、彼らが相互作用した場所、およびこのグループにのみ関連する他の疫学的質問を調べることができます。これにより、アウトブレイクの調査員の時間、労力、リソースが節約され、介入がこのグループを対象とするため、より良い結果が得られる可能性があります。
アーカンソーには、結核制御分野でのイノベーションの長い伝統があります。大規模な衛生から新しい結核治療まで、アーカンソーは結核のケアと管理の革命において大きな役割を果たしてきました。アーカンソーは、バイオインフォマティクスを結核ケアと制御に適用することで、アーカンソー州の結核の排除に向けて革新と推進を続けています。
参照
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#古代の敵への新しいアプローチ
2025-02-18 11:12:00