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科学家开发人工智能平台诊断多种疾病

巴西坎皮纳斯大学(Unicamp)的科学家开发了一个平台,该平台可以使用患者血液中的代谢标记物,以高精度诊断几种疾病。

该方法结合质谱法,它可以识别血清中存在的成千上万的分子,用人工智能算法能够找到与病毒、细菌、真菌甚至遗传起源的疾病相关的模式。

该研究得到了圣保罗研究基金会FAPESP的支持,并作为卡洛斯费尔南多ODR罗德里格斯-梅洛博士的一部分进行研究。研究结果已在生物工程和生物技术领域发表。

“我们使用Zika病毒感染作为开发平台的模型,结果显示在这种情况下,诊断准确率超过95%。梅洛的主管Rodrigo Ramos Catharino说:“该方法的一个主要优点是即使病毒变异,它也不会失去敏感性。”Catharino是Unicamp制药科学学院(FCF)的教授,也是Innovare生物标记实验室的负责人。

他补充说,该平台的另一个优点是,即使在感染开始后30天,当疾病的急性期结束时,也可以识别ZiKa阳性的病例。

“目前可用的诊断试剂盒中没有一种对急性期结束后齐卡病毒感染具有敏感性。例如,我们开发的方法可能有助于分析输血袋,”Catharino说。

机器学习

该平台的开发和验证涉及对联合国儿童基金会综合和教学医院治疗的203名患者的血液样本进行分析。其中82例被诊断为齐卡病毒,目前认为是该领域的黄金标准:实时聚合酶链反应(RT-PCR),在感染的急性期检测体液中的病毒RNA。

对照组121例。约有一半患者的症状与Zika检测阳性的患者相同,如发热、关节痛、结膜炎和皮疹,但Zika的RT-PCR结果为阴性。其余无症状,也呈阴性或诊断为登革热。

所有采集的样品都在质谱仪中进行分析,质谱仪是一种分子秤,根据分子的质量对其进行分类。

我们鉴定了患者血清中的10000种不同分子,包括脂质、肽和DNA和RNA片段。在这些代谢物中,有齐卡和病人免疫系统对感染作出反应产生的微粒,”FAPESP奖学金主管说。

相关报道搜索者使用Twitter和人工智能查看谁的练习。我帮助确定需要高级抑郁症护理的患者。使用人工智能个性化癌症患者的放射治疗剂量。所有数据在光谱分析中得到。然后将Zika阳性组和对照组的SIS输入运行随机森林机器学习算法的计算机程序。这种人工智能工具能够通过特定的统计方法对大量数据进行分析,寻找可作为分类、预测、决策、建模等基础的模式。

“算法将样本随机分离,确定训练组和盲组,然后进行测试和验证。最后,它告诉我们是否有可能通过这些样本获得一套代谢标记物来识别被齐卡病毒感染的患者,”Catharino解释说。

他接着说:“每一组输入到程序中的病人数据都增强了它的学习能力,使它更加敏感。”在Zika的案例中,FAPESP资助的研究建立了一个由42个生物标志物组成的小组,作为识别病毒的特殊关键。其中12个被算法发现在检测出该疾病呈阳性的患者的血液中非常普遍。

“在这个平台上,单独了解作为感染标志物的每个分子并不重要。这套装置很重要,它将高精度地告诉我们我们是否在看齐卡。此外,即使病毒变异,程序也会适应和改变。这不是一个静态的方法,”凯瑟琳说。

Unicamp集团目前正在进行测试,以评估该平台诊断真菌引起的系统性疾病的能力。他们还计划测试它检测细菌和遗传疾病的能力。安德森·德·雷泽德·罗查(Anderson de Rezende Rocha)是同一所大学计算研究所(IC-Unicamp)的教授,他正在合作进行这项研究。

在云中

理论上,任何配备质谱仪的实验室都可以使用联合国儿童基金会开发的新诊断平台。质谱仪通常用于测量维生素D和筛查新生儿的血迹,通过足跟刺试验检测代谢性疾病。

“我们的建议是让这个平台在云中可用,这样它就可以下载到世界上任何地方的任何质谱仪上。数据分析可以在线进行。它是免费的还是付费的还没有确定,”凯瑟琳说。

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