Uus diagnostikameetod rakendab sepsise tuvastamiseks täiustatud genoomiliste andmete jaoks masinõpet

Uus diagnostikameetod rakendab sepsise tuvastamiseks täiustatud genoomiliste andmete jaoks masinõpet

Sepsis, immuunsüsteemi ülereageerimine vastuseks infektsioonile, põhjustab igal aastal hinnanguliselt 20% kogu maailmas ja 20% kuni 50% haiglasurmadest Ameerika Ühendriikides. Vaatamata levimusele ja raskusastmele on haigust siiski raske diagnoosida ja tõhusalt ravida.

Haigus võib põhjustada elutähtsate elundite verevoolu vähenemist, kogu keha põletikku ja ebanormaalset vere hüübimist. Seega, kui sepsist ei tuvastata ega ravita kiiresti, võib see põhjustada šoki, elundipuudulikkuse ja surma. Siiski võib olla raske kindlaks teha, milline patogeen põhjustab sepsist või kas infektsioon on vereringes või mujal kehas. Paljudel patsientidel, kellel on sepsisele sarnased sümptomid, võib olla raske kindlaks teha, kas neil on isegi infektsioon.

Nüüd on Chan Zuckerbergi Biohubi (CZ Biohub), Chan Zuckerbergi algatuse (CZI) ja UC San Francisco (UCSF) teadlased välja töötanud uue diagnostikameetodi, mis rakendab masinõpet, et tuvastada nii mikroobide kui ka peremeesorganismide täpsemaid genoomseid andmeid ning ennustada sepsise juhtumeid. Nagu teatati ajakirjas Nature Microbiology 20. oktoobril 2022, on lähenemine üllatavalt täpne ja võib praeguseid diagnostilisi võimalusi palju ületada.

Sepsis on üks 10 peamistest terviseprobleemidest, millega inimkond silmitsi seisab. Sepsise üks suurimaid väljakutseid on diagnoosimine. Olemasolevad diagnostilised testid ei suuda tabada haiguse kahepoolset olemust – infektsiooni ennast ja peremeesorganismi immuunvastust infektsioonile.

Chaz Langelier, MD, Ph.D., vanemautor, meditsiini dotsent, UCSF nakkushaiguste osakonna ja CZ Biohubi uurija

Praegune sepsise diagnostika keskendub bakterite avastamisele, kasvatades neid kultuuris, mis on uue meetodi taga olevate teadlaste sõnul "oluline asjakohase antibiootikumiravi jaoks, mis on sepsise ellujäämise jaoks kriitiline". Nende patogeenide kultiveerimine on aga aeganõudev ja ei tuvasta alati õigesti infektsiooni põhjustavat bakterit. Samamoodi võib viiruste puhul PCR-test tuvastada, et viirused nakatavad patsienti, kuid ei tuvasta alati spetsiifilist sepsise põhjustavat viirust.

"Selle tulemuseks on see, et arstid ei suuda hinnanguliselt 30–50% juhtudest tuvastada sepsise põhjust," ütles Langelier. "See toob kaasa ka mittevastavuse antibiootikumravi ja põhjusliku patogeeni vahel."

Lõpliku diagnoosi puudumisel määravad arstid sageli infektsiooni peatamiseks antibiootikumide kokteili, kuid antibiootikumide liigkasutamine on viinud antibiootikumiresistentsuse suurenemiseni kogu maailmas. "Arstidena ei taha me nakkusjuhtudest ilma jääda," ütles Carolyn Calfee, MD, MAS, UCSF-i meditsiini ja anestesioloogia professor ning uue uuringu kaasautor. "Kuid kui meil oleks test, mis aitaks meil täpselt kindlaks teha, kellel pole nakkust, siis see aitaks meil neil juhtudel antibiootikumide kasutamist piirata, mis oleks meile kõigile väga kasulik."

Ebaselguse kõrvaldamine

Teadlased analüüsisid UCSF-i meditsiinikeskusesse või Zuckerbergi San Francisco üldhaiglasse aastatel 2010–2018 võetud enam kui 350 kriitilises seisundis patsiendi täisvere- ja plasmaproove.

Kuid selle asemel, et tugineda nendes proovides patogeenide tuvastamisel kultuuridele, kasutas CZ Biohubi teadlaste Norma Neffi (Ph.D.) ja Angela Pisco (Ph.D.) meeskond selle asemel metagenoomilist järgmise põlvkonna sekveneerimist (mNGS). See meetod tuvastab kõik proovis esinevad nukleiinhapped või geneetilised andmed ning seejärel võrdleb neid andmeid võrdlusgenoomidega, et tuvastada esinevad mikroobsed organismid. See meetod võimaldab teadlastel tuvastada geneetilist materjali täiesti erinevatest organismide kuningriikidest – olgu need siis bakterid, viirused või seened –, mis on samas proovis.

Sepsise täpseks diagnoosimiseks ei piisa aga ainuüksi patogeeni tuvastamisest ja tuvastamisest, seetõttu lõid Biohubi teadlased ka transkriptsiooniprofiili – mis mõõdab geeniekspressiooni –, et tabada patsiendi reaktsioon infektsioonile.

Geneetika ja genoomika e-raamat

Eelmise aasta tippintervjuude, artiklite ja uudiste koostamine. Laadige koopia alla juba täna

Järgmisena rakendasid nad mNGS-i ja transkriptsiooniandmete jaoks masinõpet, et eristada diagnoosi kinnitamiseks sepsist ja muid kriitilisi haigusi. Katrina Kalantar, Ph.D., CZI vanembioinformaatik ja uuringu kaasautor, lõi integreeritud peremees-mikroobimudeli, mis on koolitatud kas sepsise või mittenakkuslike süsteemsete põletikuliste haigustega patsientide andmete põhjal. mis võimaldas sepsise diagnoosimist väga suure täpsusega.

"Me töötasime välja mudeli, vaadeldes erinevaid metagenoomilisi andmeid koos traditsioonilise kliinilise testimise tulemustega," selgitas Kalantar. Esiteks tuvastasid teadlased muutused geeniekspressioonis kinnitatud sepsise ja mitteinfektsioossete süsteemsete põletikuliste seisunditega patsientide vahel, mis näivad kliiniliselt sarnased, ning seejärel kasutasid masinõpet, et tuvastada geenid, mis võiksid neid muutusi kõige paremini ennustada.

Teadlased leidsid, et kui traditsiooniline bakterikultuur tuvastas sepsist põhjustava patogeeni, oli vastavas mNGS-i analüüsitud plasmaproovis tavaliselt selle patogeeni geneetilist materjali ohtralt. Seda silmas pidades programmeeris Kalantar mudeli, et tuvastada organismid, mida esineb proovis teiste mikroobidega võrreldes ebaproportsionaalselt palju, ja seejärel võrrelda neid teadaolevate sepsist põhjustavate mikroobide võrdlusindeksiga.

"Lisaks märkisime üles ka kõik tuvastatud viirused, isegi kui need olid madalamal tasemel, sest neid ei pidanud seal olema," selgitas Kalantar. "Selle suhteliselt lihtsa reeglistikuga saime üsna hästi hakkama."

"Peaaegu täiuslik" esitus

Teadlased leidsid, et mNGS-meetod ja sellele vastav mudel töötasid oodatust paremini: nad suutsid tuvastada 99% kinnitatud bakteriaalse sepsise juhtudest, 92% kinnitatud viirusliku sepsise juhtudest ja ennustada sepsist 74% juhtudest kliinilise kahtlusega, mis ei olnud veel lõplikult diagnoositud.

"Ootasime head või isegi suurepärast sooritust, kuid see oli peaaegu täiuslik," ütles Calfee labori järeldoktor Lucile Neyton, uuringu kaasautor. "Seda lähenemisviisi kasutades saame üsna hea ettekujutuse haiguse põhjustest ja teame suhteliselt suure kindlusega, kas patsiendil on sepsis või mitte."

Meeskond oli samuti põnevil, kui avastas, et nad saavad kasutada seda kombineeritud peremeesreaktsiooni ja mikroobide tuvastamise meetodit sepsise diagnoosimiseks, kasutades tavapärase kliinilise hoolduse raames enamikult patsientidest rutiinselt kogutavaid plasmaproove. "Asjaolu, et saate tegelikult tuvastada sepsisega patsiente selle laialdaselt kasutatava ja hõlpsasti kogutava proovitüübi abil, omab suurt praktilist mõju, " ütles Langelier.

Töö idee tekkis Langelier, Kalantar, Calfee, UCSF teadlaste ja CZ Biohubi presidendi Ph.D. Joe DeRisi ja nende kolleegide varasematest uuringutest, milles nad kasutasid mNGS-i alumiste hingamisteede infektsioonide tõhusaks diagnoosimiseks kriitilises seisundis patsientidel. Kuna meetod töötas nii hästi, "tahtsime näha, kas sama lähenemisviis võiks sepsise kontekstis töötada," ütles Kalantar.

Laiemad tagajärjed

Meeskond loodab sellele edukale diagnostikameetodile tugineda, töötades välja mudeli, mis suudab ennustada ka selle meetodi abil avastatud patogeenide antibiootikumiresistentsust. "Meil on olnud hingamisteede infektsioonide osas edu, kuid keegi pole leidnud sepsise jaoks head lähenemisviisi, " ütles Langelier.

Lisaks loodavad teadlased, et nad suudavad lõpuks ennustada sepsisega patsientide tulemusi, "näiteks suremust või haiglas viibimise pikkust, mis annaks olulist teavet, mis võimaldaks arstidel oma patsientide eest paremini hoolitseda ja suunata ressursse patsientidele, kes neid kõige rohkem vajavad, " ütles Langelier.

"Sellistel uudsetel järjestusmeetoditel on suur potentsiaal, mis aitab meil täpsemalt tuvastada patsiendi kriitilise haiguse põhjuseid," lisas Calfee. "Kui suudame seda teha, on see esimene samm täppismeditsiini suunas ja mõistmine, mis toimub konkreetse patsiendi tasandil."

Allikas:

Chan Zuckerbergi biohub

Viide:

Kalantar, KL jt. (2022) Integreeritud peremeesorganismi mikroobse plasma metagenoomika sepsise diagnoosimiseks kriitiliselt haigete täiskasvanute tulevases rühmas. Looduslik mikrobioloogia. doi.org/10.1038/s41564-022-01237-2.

.