Нов диагностичен метод прилага машинно обучение към разширени геномни данни за откриване на сепсис

Нов диагностичен метод прилага машинно обучение към разширени геномни данни за откриване на сепсис

Сепсисът, свръхреакцията на имунната система в отговор на инфекция, причинява приблизително 20% от смъртните случаи в световен мащаб и 20% до 50% от болничните смъртни случаи в Съединените щати всяка година. Въпреки това, въпреки разпространението и тежестта си, заболяването е трудно за диагностициране и ефективно лечение.

Заболяването може да причини намален приток на кръв към жизненоважни органи, възпаление в цялото тяло и необичайно съсирване на кръвта. Следователно, ако не бъде разпознат и лекуван бързо, сепсисът може да доведе до шок, органна недостатъчност и смърт. Въпреки това може да бъде трудно да се определи кой патоген причинява сепсис или дали инфекцията е в кръвния поток или другаде в тялото. И за много пациенти със симптоми, подобни на сепсис, може да бъде трудно да се определи дали изобщо имат инфекция.

Сега изследователи от Chan Zuckerberg Biohub (CZ Biohub), Chan Zuckerberg Initiative (CZI) и UC San Francisco (UCSF) са разработили нов диагностичен метод, който прилага машинно обучение за идентифициране на напреднали геномни данни от микроби и гостоприемници и прогнозиране на случаи на сепсис. Както се съобщава в Nature Microbiology на 20 октомври 2022 г., подходът е изненадващо точен и има потенциала далеч да надхвърли настоящите диагностични възможности.

Сепсисът е един от 10-те най-големи здравословни проблема, пред които е изправено човечеството. Едно от най-големите предизвикателства при сепсиса е диагнозата. Съществуващите диагностични тестове не са в състояние да уловят двустранния характер на болестта – самата инфекция и имунния отговор на гостоприемника към инфекцията.

Chaz Langelier, MD, Ph.D., старши автор, доцент по медицина, отдел по инфекциозни болести на UCSF и изследовател на CZ Biohub

Текущата диагностика на сепсис се фокусира върху откриването на бактерии чрез отглеждането им в култура, процес, който според изследователите зад новия метод е „съществен за подходяща антибиотична терапия, която е от решаващо значение за оцеляването на сепсиса“. Култивирането на тези патогени обаче отнема много време и не винаги идентифицира правилно бактерията, причиняваща инфекцията. По същия начин, за вируси, PCR тестът може да открие, че вирусите заразяват пациента, но не винаги идентифицира конкретния вирус, който причинява сепсис.

„Това води до това, че лекарите не могат да идентифицират причината за сепсис в приблизително 30 до 50% от случаите“, каза Лангелие. „Това също води до несъответствие между антибиотичното лечение и причинителя на патогена.“

При липса на окончателна диагноза лекарите често предписват коктейл от антибиотици, за да спрат инфекцията, но прекомерната употреба на антибиотици е довела до повишена антибиотична резистентност в световен мащаб. „Като лекари, ние не искаме да пропуснем случай на инфекция“, каза Каролин Калфи, MD, MAS, професор по медицина и анестезиология в UCSF и съавтор на новото проучване. „Но ако имахме тест, който би могъл да ни помогне да определим точно кой няма инфекция, тогава това може да ни помогне да ограничим употребата на антибиотици в тези случаи, което би било наистина добре за всички нас.“

Премахване на двусмислието

Изследователите анализираха проби от цяла кръв и плазма от повече от 350 критично болни пациенти, приети в медицинския център на UCSF или общата болница Zuckerberg San Francisco между 2010 и 2018 г.

Но вместо да разчита на култури за идентифициране на патогени в тези проби, екип, ръководен от учените от CZ Biohub Норма Неф, Ph.D., и Angela Pisco, Ph.D., вместо това използва метагеномно следващо поколение секвениране (mNGS). Този метод идентифицира всички нуклеинови киселини или генетични данни, налични в проба, и след това сравнява тези данни с референтни геноми, за да идентифицира присъстващите микробни организми. Тази техника позволява на учените да идентифицират генетичен материал от напълно различни царства организми – независимо дали са бактерии, вируси или гъбички – които присъстват в една и съща проба.

Въпреки това, откриването и идентифицирането на наличието на патоген само по себе си не е достатъчно за точна диагноза на сепсис, така че изследователите на Biohub също така създадоха транскрипционен профил - който определя количествено генната експресия - за улавяне на реакцията на пациента към инфекцията.

Електронна книга по генетика и геномика

Компилация от най-добрите интервюта, статии и новини от последната година. Изтеглете копие днес

След това те прилагат машинно обучение към mNGS и данни за транскрипция, за да направят разлика между сепсис и други критични заболявания, за да потвърдят диагнозата. Катрина Калантар, Ph.D., старши биоинформатик в CZI и съавтор на изследването, създаде интегриран модел гостоприемник-микроб, обучен с помощта на данни от пациенти, диагностицирани със сепсис или неинфекциозни системни възпалителни заболявания. което позволи диагностицирането на сепсис с много висока точност.

„Ние разработихме модела, като разгледахме набор от метагеномни данни заедно с резултатите от традиционните клинични тестове“, обясни Калантар. Първо, изследователите идентифицираха промени в генната експресия между пациенти с потвърден сепсис и неинфекциозни системни възпалителни състояния, които изглеждат клинично подобни, и след това използваха машинно обучение, за да идентифицират гените, които биха могли най-добре да предвидят тези промени.

Изследователите установяват, че когато традиционната бактериална култура идентифицира патоген, причиняващ сепсис, обикновено има изобилие от генетичен материал от този патоген в съответната плазмена проба, анализирана от mNGS. Имайки това предвид, Калантар програмира модела да идентифицира организми, които присъстват в непропорционално голямо изобилие в сравнение с други микроби в пробата и след това да ги сравни с референтен индекс на известни микроби, причиняващи сепсис.

„Освен това отбелязахме всички открити вируси, дори ако бяха на по-ниски нива, защото не трябваше да са там“, обясни Калантар. „С този сравнително прост набор от правила успяхме да се справим доста добре.“

„Почти перфектно“ изпълнение

Изследователите установиха, че методът mNGS и съответният му модел работят по-добре от очакваното: те успяха да идентифицират 99% от потвърдените случаи на бактериален сепсис, 92% от потвърдените случаи на вирусен сепсис и да предскажат сепсис в 74% от случаите с клинично подозрение, които все още не са били окончателно диагностицирани.

„Очаквахме добро представяне или дори отлично представяне, но това беше почти перфектно“, каза д-р Люсил Нейтън, постдокторант в лабораторията Calfee и съавтор на изследването. „Използвайки този подход, ние получаваме доста добра представа за това какво причинява заболяването и знаем с относително висока степен на сигурност дали пациентът има сепсис или не.“

Екипът също беше развълнуван да открие, че може да използва този комбиниран отговор на гостоприемника и метод за откриване на микроби, за да диагностицира сепсис, използвайки плазмени проби, събирани рутинно от повечето пациенти като част от стандартните клинични грижи. „Фактът, че действително можете да идентифицирате пациенти със сепсис, като използвате този широко използван, лесен за събиране тип проба, има големи практически последици“, каза Лангелие.

Идеята за работата възникна от предишни изследвания на Langelier, Kalantar, Calfee, изследователи от UCSF и президента на CZ Biohub Джо ДеРизи, Ph.D., и техните колеги, в които те използваха mNGS за ефективна диагностика на инфекции на долните дихателни пътища при критично болни пациенти. Тъй като методът работи толкова добре, „искахме да видим дали същият подход може да работи в контекста на сепсис“, каза Калантар.

По-широки последици

Екипът се надява да надгради тази успешна диагностична техника, като разработи модел, който може също да предвиди антибиотичната резистентност на патогени, открити с помощта на този метод. „Постигнахме известен успех с това при респираторни инфекции, но никой не е намерил добър подход за сепсис“, каза Ланжелиер.

В допълнение, изследователите се надяват, че в крайна сметка ще могат да предскажат резултатите от пациентите със сепсис, "като смъртност или продължителност на болничния престой, което ще предостави важна информация, която ще позволи на лекарите да се грижат по-добре за своите пациенти и да насочат ресурсите към пациентите, които имат най-голяма нужда от тях", каза Ланжелиер.

„Има голям потенциал за нови подходи за секвениране като този, които да ни помогнат да идентифицираме по-точно причините за критичното заболяване на пациента“, добави Калфи. „Ако можем да направим това, това ще бъде първата стъпка към прецизната медицина и разбирането какво се случва на ниво индивидуален пациент.“

източник:

Биохъб на Чан Зукърбърг

Справка:

Kalantar, KL, et al. (2022) Интегрирана метагеномика на микробната плазма на гостоприемника за диагностициране на сепсис в проспективна кохорта от критично болни възрастни. Естествена микробиология. doi.org/10.1038/s41564-022-01237-2.

.