მეცნიერული ანგარიშების თანახმად, მკვლევარებმა შეიმუშავეს ინოვაციური ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინსტრუმენტი, სახელწოდებით Mal-ID, რომელსაც შეუძლია მრავალი დაავადების, მათ შორის COVID-19-ის, ტიპი 1 დიაბეტისა და აივ ინფექციის დიაგნოსტირება ერთი სისხლის ნიმუშიდან იმუნური უჯრედების გენური თანმიმდევრობების ანალიზის საფუძველზე, რაც პოტენციურად რევოლუციურ ცვლილებებს შეიტანს სამედიცინო დიაგნოსტიკაში. Mal-ID-ის დიაგნოსტიკური ინსტრუმენტი (მანქანური სწავლება იმუნოლოგიური დიაგნოსტიკისთვის) აერთიანებს მანქანური სწავლების ექვს მოდელს იმუნური უჯრედების მილიონობით თანმიმდევრობის გასაანალიზებლად, სხვადასხვა დაავადებასთან დაკავშირებული მკაფიო ნიმუშების იდენტიფიცირების მიზნით. ეს რევოლუციური მიდგომა იკვლევს როგორც B-უჯრედების, ისე T-უჯრედების რეცეპტორებს (BCR და TCR). B-უჯრედების რეცეპტორების თანმიმდევრობები ყველაზე ეფექტურია აივ და SARS-CoV-2 ინფექციების გამოსავლენად, ხოლო T-უჯრედების რეცეპტორების თანმიმდევრობები უკეთეს ინფორმაციას გვაწვდიან აუტოიმუნური მდგომარეობების შესახებ, როგორიცაა ლუპუსი და ტიპი 1 დიაბეტი. ინსტრუმენტის კომბინირებული ანალიზი აუმჯობესებს დიაგნოსტიკურ სიზუსტეს ყველა პირობებში, პაციენტის დემოგრაფიის მიუხედავად და შეუძლია გრიპის ბოლო ვაქცინაციაც კი გამოავლინოს.
**ერთჯერადი სეკვენირების მეთოდი**
Mal-ID-ის მიერ გამოყენებული ინოვაციური “ერთჯერადი სეკვენირების მეთოდი” ასახავს იმუნური სისტემის ყოვლისმომცველ ექსპოზიციებს, რაც უზრუნველყოფს ინდივიდის ჯანმრთელობის მდგომარეობის ჰოლისტურ ხედვას. ეს მიდგომა იძლევა მრავალი დაავადების ერთდროული შეფასების საშუალებას ერთი სისხლის ანალიზის საშუალებით, რაც ამარტივებს დიაგნოსტიკურ პროცესს. იმუნური უჯრედების მილიონობით თანმიმდევრობის ანალიზით, სისტემას შეუძლია აღმოაჩინოს სხვადასხვა მდგომარეობის აღმნიშვნელი დახვეწილი ნიმუშები, რაც უზრუნველყოფს პაციენტის იმუნური პასუხის უფრო ნიუანსურ გაგებას. ამ მეთოდის უნარი, უზრუნველყოს იმუნური სისტემის ერთიანი ანალიზი, წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას დიაგნოსტიკურ მედიცინაში, რაც პოტენციურად ამცირებს დროსა და რესურსებს, რომლებიც საჭიროა დაავადების ზუსტი იდენტიფიკაციისთვის.
**BCR და TCR ანალიზი**
B-უჯრედების რეცეპტორების (BCR) და T-უჯრედების რეცეპტორების (TCR) თანმიმდევრობები გადამწყვეტ როლს თამაშობენ Mal-ID სისტემის დიაგნოსტიკურ შესაძლებლობებში. BCR თანმიმდევრობები განსაკუთრებით ეფექტურია აივ და SARS-CoV-2 ინფექციების იდენტიფიცირებაში, ხოლო TCR თანმიმდევრობები უფრო ზუსტ ინფორმაციას გვაწვდიან აუტოიმუნური მდგომარეობების შესახებ, როგორიცაა ლუპუსი და ტიპი 1 დიაბეტი. ანალიზის ფრეიმვორკი ადარებს BCR და TCR თანმიმდევრობის მახასიათებლების ექვს სხვადასხვა წარმოდგენას ჯანმრთელ და დაავადებულ ინდივიდებს შორის, სწავლობს საერთო მახასიათებლებს დაავადების სტატუსის პროგნოზირებისთვის. ეს მიდგომა Mal-ID-ს საშუალებას აძლევს:
* ანტიგენ-სპეციფიკური რეცეპტორების ხაზგასმა * გამოავლინოს სისტემური წითელი მგლურას და ტიპი 1 დიაბეტის აუტორეაქტიულობის მკაფიო მახასიათებლები * განასხვავოს კონტროლი, სხვადასხვა დაავადების მქონე პირები და გრიპის საწინააღმდეგო ვაქცინაცია ჩატარებულები.
**დნმ-ის სეკვენირების და მანქანური სწავლების კომბინაცია**
Mal-ID-ში დნმ-ის სეკვენირების და მანქანური სწავლების კომბინაცია ქმნის მონაცემებზე დაფუძნებულ სამედიცინო დიაგნოსტიკას, რომელიც ეფექტურად “კითხულობს” იმუნური სისტემის პასუხს ჯანმრთელობის სხვადასხვა მდგომარეობაზე. იმუნური რეცეპტორების რეპერტუარების ინტერპრეტაციის ამ ინოვაციურ მეთოდს აქვს ფართო პოტენციალი როგორც სამეცნიერო კვლევისთვის, ასევე კლინიკური გამოყენებისთვის მრავალი დაავადების გაგებასა და დიაგნოსტირებაში.
**Mal-ID-ის კლინიკური პოტენციალი**
მიუხედავად იმისა, რომ Mal-ID ჯერ კიდევ არ არის მზად კლინიკური გამოყენებისთვის, ის აჩვენებს მნიშვნელოვან პერსპექტივას დიაგნოსტიკური მედიცინის რევოლუციისთვის. მისი პოტენციური სარგებელი მოიცავს იმუნური სისტემის ერთიანი ანალიზის უზრუნველყოფას, იმ პირობების დიაგნოსტირების შესაძლებლობას, რომლებსაც არ აქვთ საბოლოო ტესტები და დაავადების ექსპოზიციის ისტორიის ყოვლისმომცველ შეთავაზებას ერთი სისხლის ანალიზის საშუალებით. ეს ფრეიმვორკი შეიძლება განსაკუთრებით ღირებული იყოს რთული აუტოიმუნური მდგომარეობების, როგორიცაა ლუპუსი, დიაგნოსტირებისთვის, სადაც პაციენტები ხშირად აწყდებიან ხანგრძლივ დიაგნოსტიკურ გზას. მანქანური სწავლების ძალის გამოყენებით იმუნური პასუხების ინტერპრეტაციისთვის, Mal-ID-ს აქვს პოტენციალი გაამარტივოს დიაგნოსტიკური პროცესი, რაც პოტენციურად ამცირებს დროსა და რესურსებს, რომლებიც საჭიროა დაავადების ზუსტი იდენტიფიკაციისთვის პირობების ფართო სპექტრში.
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს