利用人工智能提供关于为何埃博拉病毒感染结果因患者而异的新见解Using AI to provide new insights into why Ebola outcomes differ between patients

环球医讯 / AI与医疗健康来源:medicalxpress.com英国 - 英语2026-07-21 17:59:15 - 阅读时长3分钟 - 1042字
利物浦大学研究人员通过两项新研究发现,机器学习分析埃博拉患者血液样本可识别出宿主免疫生物标志物,当与病毒载量结合时能显著提高预测患者生存或死亡结果的准确性。研究显示存活者表现出更受调控的免疫反应,且存在年龄与性别特异性模式;在死亡病例中与淋巴细胞分化相关的基因随年龄增长而减少,而在存活者中则随年龄增长而增加。这些发现强调理解宿主反应的重要性,为未来疫情中的精准诊断、临床管理和治疗策略提供了科学依据,有助于提升公共卫生应对能力。
埃博拉病毒埃博拉病毒病宿主免疫反应病毒载量临床结果生物标志物患者分诊诊断工具治疗方法年龄因素性别因素
利用人工智能提供关于为何埃博拉病毒感染结果因患者而异的新见解

伊莎贝尔·加西亚·多里瓦尔博士在2015年埃博拉疫情爆发期间,作为利物浦大学的博士后研究员在几内亚进行实地研究。她目前是西班牙马德里卡洛斯三世健康研究所(ISCIII)的首席研究员和研究科学家。图片来源:利物浦大学

目前刚果民主共和国正在经历一次严重的埃博拉病毒感染疫情,这种疾病严重且常常致命。症状包括发烧、呕吐、腹泻、严重脱水和出血。临床状况快速恶化很常见。利物浦大学的研究人员领导了两项关于埃博拉病毒病(EVD)及其影响和预测患者结果因素的重大新研究。

在疫情爆发期间,医疗工作者目前依赖病毒载量——即患者体内存在的病毒量——来预测哪些患者最有可能发展为严重疾病或死亡。然而,仅靠病毒载量并不能可靠地解释为何一些病毒水平相似的患者能够存活而另一些则不能。

由朱利安·希科克斯教授领导的两项新合作研究已发表在《传染病杂志》上,这些研究提供了重要的分子线索,可能改善患者分诊并加深对年龄和性别如何影响疾病严重程度的理解。这两项研究都使用了2013-2016年西非埃博拉疫情中住院患者的血液样本,当时他的实验室在欧洲移动实验室的框架下进行了现场部署。

在第一项研究中,研究人员使用机器学习方法来研究宿主免疫反应中与生存相关的改变。他们发现了在存活者和死亡病例之间存在显著差异的几个生物标志物。当这些宿主标志物与病毒载量结合时,预测临床结果的准确性大幅提高。这些结果表明,进一步开发诊断工具以支持未来疫情中的临床决策具有潜力。

第二项研究探讨了年龄和性别如何影响宿主免疫反应。存活感染者往往表现出较不严重且更受控制的免疫反应,尽管他们的身体管理这种反应的具体方式因性别和年龄而异。一个关键发现是,在死亡病例中,与淋巴细胞分化相关的基因随年龄增长而减少,而在存活者中则随年龄增长而增加。这些差异表明,在开发未来治疗方法时应考虑年龄和性别因素。

希科克斯教授表示:"这些合作研究有助于解释为何埃博拉病毒对不同人群的影响如此不同,并强调了理解宿主反应(而不仅仅是病毒本身)的重要性。我们的发现将支持更好的临床管理,并指导开发更有效的诊断方法和治疗方法。"

"美国食品药品监督管理局(FDA)很自豪能够支持推进我们对埃博拉等高后果传染病理解的创新研究,"FDA首席科学家史蒂文·科兹洛夫斯基博士表示,"全球合作是我们更好地理解埃博拉病毒病的基础,有助于为更精确的诊断、改进的患者管理和更强的公共卫生准备奠定基础。"

【全文结束】

猜你喜欢
  • 刚果居民寄希望于新埃博拉治疗方法的临床试验刚果居民寄希望于新埃博拉治疗方法的临床试验
  • 人工智能有望开启疫苗开发的新时代人工智能有望开启疫苗开发的新时代
  • 刚果东部居民寄希望于新型埃博拉治疗试验刚果东部居民寄希望于新型埃博拉治疗试验
  • 全球首款由人工智能设计的疫苗全球首款由人工智能设计的疫苗
  • 《中风》期刊第57卷第7期目录《中风》期刊第57卷第7期目录
  • 刚果疫情恶化 研究人员启动埃博拉治疗方案研究刚果疫情恶化 研究人员启动埃博拉治疗方案研究
  • 佛罗里达国际大学专家可就人工智能和新兴技术提供专业见解佛罗里达国际大学专家可就人工智能和新兴技术提供专业见解
  • 利用Mag-Net技术对富含细胞外囊泡的血浆进行蛋白质组学分析以发现胰腺导管腺癌生物标志物利用Mag-Net技术对富含细胞外囊泡的血浆进行蛋白质组学分析以发现胰腺导管腺癌生物标志物
  • 刚果埃博拉疫情确诊案例超1000例 官方证实刚果埃博拉疫情确诊案例超1000例 官方证实
  • 创新方法与新兴技术在细菌免疫学和抗菌素耐药性研究中的应用创新方法与新兴技术在细菌免疫学和抗菌素耐药性研究中的应用
热点资讯
全站热点
全站热文