Tropen Institute Basel-Hasの米国とKatharinaRöltgenの研究者チームは、さまざまな感染症や病気を一度に診断できる人工知能ツールの開発に成功しました。これは、血液サンプル中の免疫細胞の遺伝子配列を分析することによって。
この新しいツールは、参加者が健康であるか、Covid-19、1型糖尿病、HIV、またはループスなどの自己免疫疾患などの感染症にかかっているかの決定において顕著な精度を示しました。システムは、誰かが最近インフルエンザからワクチン接種されたかどうかさえ見ることさえできました – そしてこれは1つの分析でしかありません。
「これは、免疫系が暴露されたすべてをキャプチャするユニークなシーケンスアプローチです」とケンブリッジ大学の分子生物学者であるサラ・テイチマンはコメントしています。 «nature»。
この研究は、ほぼ600人の患者に対して実施されたことで、明らかに有望な結果を提供しました。 「目標は、これをヘルスケアとリンクするために、人が経験したすべてのものをたどることができる免疫システムの参照モデルを作成することです」とSarah Teichmann氏は説明します。 「それまでは、多くのステップが必要です。しかし、それは最初のステップです。」
研究者は、B細胞とT細胞のシーケンスを組み合わせることで新しいアプローチに従いましたが、以前の研究のほとんどは個別の分析に焦点を当てていました。この方法により、免疫活動のより完全な画像が可能になりました。
驚くべき精度
AIツールは、6つの機械学習モデルに基づいています。完全なBおよびT細胞データが利用可能である542人の参加者に適用されたとき、それは0.986のスコアを達成しました。
研究者は、特にB細胞とT細胞からのデータの組み合わせが最も正確な結果をもたらすことを発見しました。 1型糖尿病とループスは、T細胞受容体でより顕著な署名を示しましたが、COVID-19、HIV、インフルエンザはB細胞受容体についてより証明できました。
アプローチは基本的な考え方に基づいています。ヒト免疫系はすでに診断に役立ちます。 「免疫系は自然な診断ツールであり、診断方法を学べば診断することもできます」と、オスロ大学のコンピューター免疫学者のビクター・グリフは説明します。
まだテストがない場合
将来的には、ツールが病気を特定できるだけでなく、その発達段階を決定できるかどうかを調べた可能性があります。研究チームはまた、免疫レパートリーのシーケンスが特定の疾患の原因をよりよく理解することにつながることを望んでいます。
有望な結果 – しかし、臨床応用の熟していない。スタンフォード大学の研究とコンピューター科学者の共著者であるマキシム・ザスラフスキーは、いつか臨床医が「今日決定的なテストがない病気の診断」を助けることができると考えています。
#AIは単一の血液サンプルからHIVコビッド糖尿病を認識しています