Инструмент искусственного интеллекта диагностирует диабет, ВИЧ и Covid-19
Исследователи разработали инновационный инструмент искусственного интеллекта под названием Mal-ID (машинное обучение для иммунодиагностики), который может диагностировать несколько заболеваний, включая COVID-19, диабет 1-го типа.
Mal-ID объединяет шесть моделей машинного обучения для анализа миллионов последовательностей иммунных клеток, выявляя характерные закономерности, связанные с различными заболеваниями. Этот новаторский подход изучает рецепторы В-клеток и Т-клеток (BCR и TCR). Последовательности рецепторов В-клеток оказались наиболее эффективными для выявления ВИЧ-инфекции и заражения SARS-CoV-2, а последовательности рецепторов Т-клеток лучше подходят для изучения волчанки и диабета 1-го типа. Комбинированный анализ инструмента повышает точность диагностики при всех заболеваниях, независимо от демографических характеристик пациента, и может даже выявить недавние прививки от гриппа.
Инновационный метод «одноразового секвенирования», используемый Mal-ID, позволяет получить полное представление об иммунной системе человека, обеспечивая целостное представление о состоянии его здоровья. Этот подход позволяет одновременно оценивать несколько заболеваний с помощью одного анализа крови, упрощая процесс диагностики. Анализируя миллионы последовательностей иммунных клеток, система может выявлять тонкие закономерности, указывающие на различные состояния, и предлагать более детальное понимание иммунного ответа пациента.
Последовательности В-клеточных рецепторов (BCR) и Т-клеточных рецепторов (TCR) играют ключевую роль в диагностических возможностях системы Mal-ID. Последовательности BCR особенно эффективны при выявлении ВИЧ-инфекции и заражения SARS-CoV-2, а последовательности TCR предоставляют более точную информацию об аутоиммунных заболеваниях, таких как волчанка и диабет 1-го типа. Система анализа сравнивает шесть различных представлений последовательностей BCR и TCR у здоровых и больных людей, выявляя общие черты для прогнозирования состояния здоровья. Такой подход позволяет Mal-ID:
- Выделять антигенспецифические рецепторы;
- Выявлять отличительные особенности системной красной волчанки и аутоиммунной реакции при диабете 1-го типа;
- Различать контрольные группы, людей с различными заболеваниями и тех, кто прошёл вакцинацию от гриппа.
Сочетание секвенирования ДНК и машинного обучения в Mal-ID позволяет проводить медицинскую диагностику на основе данных, которая эффективно «считывает» реакцию иммунной системы на различные заболевания. Этот инновационный метод интерпретации репертуара иммунных рецепторов обладает широким потенциалом как для научных исследований, так и для клинического применения в понимании и диагностике широкого спектра заболеваний.
Несмотря на то, что Mal-ID ещё не готов к клиническому применению, он открывает значительные перспективы для революционных изменений в диагностической медицине. Его потенциальные преимущества включают возможность проведения комплексного анализа иммунной системы, позволяющего диагностировать заболевания, для которых не существует точных тестов, а также возможность получения полной истории болезни с помощью одного анализа крови. Эта система может быть особенно полезна для диагностики сложных аутоиммунных заболеваний, таких как волчанка, при которых пациентам часто приходится проходить длительные обследования. Используя возможности машинного обучения для интерпретации иммунных реакций, Mal-ID может упростить процесс диагностики, потенциально сокращая время и ресурсы, необходимые для точной идентификации заболеваний в широком спектре состояний.
Источники: