Noua metodă de diagnosticare aplică învățarea automată la datele genomice avansate pentru a detecta sepsisul

Noua metodă de diagnosticare aplică învățarea automată la datele genomice avansate pentru a detecta sepsisul

Sepsisul, reacția excesivă a sistemului imunitar ca răspuns la infecție, provoacă aproximativ 20% din decese la nivel mondial și 20% până la 50% din decesele spitalelor din Statele Unite în fiecare an. Cu toate acestea, în ciuda prevalenței și severității sale, boala este dificil de diagnosticat și tratat eficient.

Boala poate provoca scăderea fluxului sanguin către organele vitale, inflamație în întregul corp și coagulare anormală a sângelui. Prin urmare, dacă nu este recunoscut și tratat rapid, sepsisul poate duce la șoc, insuficiență de organ și moarte. Cu toate acestea, poate fi dificil să se determine care agent patogen cauzează sepsisul sau dacă o infecție se află în fluxul sanguin sau în altă parte a corpului. Și pentru mulți pacienți cu simptome asemănătoare sepsisului, poate fi dificil să se determine dacă au chiar o infecție.

Acum, cercetătorii de la Chan Zuckerberg Biohub (CZ Biohub), Chan Zuckerberg Initiative (CZI) și UC San Francisco (UCSF) au dezvoltat o nouă metodă de diagnosticare care aplică învățarea automată pentru a identifica date genomice avansate atât de la microbi, cât și de la gazde și pentru a prezice cazurile de sepsis. După cum sa raportat în Nature Microbiology din 20 octombrie 2022, abordarea este surprinzător de precisă și are potențialul de a depăși cu mult capacitățile de diagnosticare actuale.

Sepsisul este una dintre primele 10 probleme de sănătate cu care se confruntă omenirea. Una dintre cele mai mari provocări ale sepsisului este diagnosticul. Testele de diagnosticare existente nu sunt în măsură să surprindă natura bilaterală a bolii - infecția în sine și răspunsul imun al gazdei la infecție.”

Chaz Langelier, MD, Ph.D., autor principal, profesor asociat de medicină, Divizia de Boli Infecțioase UCSF și investigator CZ Biohub

Diagnosticarea actuală a sepsisului se concentrează pe detectarea bacteriilor prin creșterea lor în cultură, un proces care, potrivit cercetătorilor din spatele noii metode, este „esențial pentru terapia antibiotică adecvată, care este esențială pentru supraviețuirea sepsisului”. Cu toate acestea, cultivarea acestor agenți patogeni necesită timp și nu identifică întotdeauna corect bacteria care provoacă infecția. În mod similar, pentru viruși, testarea PCR poate detecta că virușii infectează un pacient, dar nu identifică întotdeauna virusul specific care provoacă sepsis.

„Acest lucru duce la imposibilitatea medicilor de a identifica cauza sepsisului în aproximativ 30 până la 50% din cazuri”, a spus Langelier. „Acest lucru duce, de asemenea, la o nepotrivire între tratamentul cu antibiotice și agentul patogen cauzal.”

În absența unui diagnostic definitiv, medicii prescriu adesea un cocktail de antibiotice pentru a opri infecția, dar utilizarea excesivă a antibioticelor a dus la creșterea rezistenței la antibiotice la nivel mondial. „Ca medici, nu vrem să pierdem un caz de infecție”, a spus Carolyn Calfee, MD, MAS, profesor de medicină și anestezie la UCSF și co-autor al noului studiu. „Dar dacă am avea un test care ne-ar putea ajuta să stabilim exact cine nu are o infecție, atunci asta ne-ar putea ajuta să limităm utilizarea antibioticelor în acele cazuri, ceea ce ar fi foarte bun pentru noi toți”.

Eliminarea ambiguității

Cercetătorii au analizat probe de sânge integral și plasmă de la peste 350 de pacienți în stare critică internați la Centrul Medical UCSF sau la Spitalul General Zuckerberg San Francisco între 2010 și 2018.

Dar, în loc să se bazeze pe culturi pentru a identifica agenții patogeni din aceste probe, o echipă condusă de oamenii de știință CZ Biohub Norma Neff, Ph.D. și Angela Pisco, Ph.D., a folosit în schimb secvențierea metagenomică de generație următoare (mNGS). Această metodă identifică toți acizii nucleici sau datele genetice prezente într-o probă și apoi compară aceste date cu genomii de referință pentru a identifica organismele microbiene prezente. Această tehnică permite oamenilor de știință să identifice materialul genetic din regnuri complet diferite de organisme – fie bacterii, viruși sau ciuperci – care sunt prezente în aceeași probă.

Cu toate acestea, detectarea și identificarea prezenței unui agent patogen în sine nu este suficientă pentru un diagnostic precis al sepsisului, așa că cercetătorii Biohub au creat și un profil transcripțional - care cuantifică expresia genelor - pentru a surprinde răspunsul pacientului la infecție.

Carte electronică Genetică și Genomică

Compilare a celor mai bune interviuri, articole și știri din ultimul an. Descărcați o copie astăzi

Apoi, au aplicat învățarea automată la mNGS și datele de transcripție pentru a diferenția între sepsis și alte boli critice pentru a confirma diagnosticul. Katrina Kalantar, Ph.D., bioinformatician senior la CZI și co-primul autor al studiului, a creat un model gazdă-microb integrat, antrenat folosind date de la pacienții diagnosticați fie cu sepsis, fie cu boli inflamatorii sistemice neinfecțioase. care a permis diagnosticarea sepsisului cu o precizie foarte mare.

„Am dezvoltat modelul analizând o serie de date metagenomice alături de rezultatele testelor clinice tradiționale”, a explicat Kalantar. În primul rând, cercetătorii au identificat modificări ale expresiei genelor între pacienții cu sepsis confirmat și afecțiuni inflamatorii sistemice neinfecțioase care par similare din punct de vedere clinic și apoi au folosit învățarea automată pentru a identifica genele care ar putea prezice cel mai bine aceste schimbări.

Cercetătorii au descoperit că atunci când cultura bacteriană tradițională a identificat un agent patogen care cauzează sepsis, a existat de obicei o abundență de material genetic din acel agent patogen în proba de plasmă corespunzătoare analizată de mNGS. Având în vedere acest lucru, Kalantar a programat modelul pentru a identifica organisme care sunt prezente la o abundență disproporționat de mare în comparație cu alți microbi din probă și apoi să le compare cu un indice de referință al microbilor cunoscuți care cauzează sepsis.

„În plus, am observat, de asemenea, toți virușii detectați, chiar dacă erau la niveluri inferioare, pentru că nu ar trebui să fie acolo”, a explicat Kalantar. „Cu acest set relativ simplu de reguli, ne-am descurcat destul de bine.”

Performanță „aproape perfectă”.

Cercetătorii au descoperit că metoda mNGS și modelul corespunzător au funcționat mai bine decât se așteptau: au fost capabili să identifice 99% din cazurile confirmate de sepsis bacterian, 92% din cazurile confirmate de sepsis viral și să prezică sepsis în 74% din cazurile cu suspiciune clinică care nu fusese încă diagnosticată definitiv.

„Ne așteptam la o performanță bună sau chiar la o performanță excelentă, dar aceasta a fost aproape perfectă”, a spus Lucile Neyton, Ph.D., cercetător postdoctoral în laboratorul Calfee și co-primul autor al studiului. „Folosind această abordare, ne facem o idee destul de bună despre ceea ce cauzează boala și știm cu un grad relativ ridicat de certitudine dacă un pacient are sau nu sepsis.”

Echipa a fost, de asemenea, încântată să descopere că ar putea folosi această metodă combinată de răspuns a gazdei și de detectare a microbilor pentru a diagnostica sepsisul folosind probe de plasmă colectate în mod obișnuit de la majoritatea pacienților, ca parte a îngrijirii clinice standard. „Faptul că puteți identifica de fapt pacienții cu sepsis folosind acest tip de eșantion utilizat pe scară largă, ușor de colectat, are implicații practice mari”, a spus Langelier.

Ideea lucrării a apărut din cercetările anterioare realizate de Langelier, Kalantar, Calfee, cercetătorii UCSF și președintele CZ Biohub Joe DeRisi, Ph.D., și colegii lor, în care au folosit mNGS pentru a diagnostica eficient infecțiile tractului respirator inferior la pacienții critici. Deoarece metoda a funcționat atât de bine, „am vrut să vedem dacă aceeași abordare ar putea funcționa în contextul sepsisului”, a spus Kalantar.

Implicații mai largi

Echipa speră să se bazeze pe această tehnică de diagnosticare de succes prin dezvoltarea unui model care poate prezice și rezistența la antibiotice a agenților patogeni descoperiți folosind această metodă. „Am avut un oarecare succes cu acest lucru în infecțiile respiratorii, dar nimeni nu a găsit o abordare bună pentru sepsis”, a spus Langelier.

În plus, cercetătorii speră că vor putea în cele din urmă să prezică rezultatele pacienților cu sepsis, „cum ar fi mortalitatea sau durata șederii în spital, care ar oferi informații importante care ar permite medicilor să îngrijească mai bine pacienții lor și să vizeze resursele către pacienții care au cea mai mare nevoie de ele”, a spus Langelier.

„Există un mare potențial pentru noi abordări de secvențiere ca aceasta pentru a ne ajuta să identificăm mai precis cauzele bolii critice ale pacientului”, a adăugat Calfee. „Dacă putem face acest lucru, va fi primul pas către medicina de precizie și înțelegerea a ceea ce se întâmplă la nivel individual de pacient.”

Sursă:

Chan Zuckerberg Biohub

Referinţă:

Kalantar, KL, şi colab. (2022) Metagenomica plasmatică microbiană gazdă integrată pentru diagnosticarea sepsisului într-o cohortă prospectivă de adulți în stare critică. Microbiologie naturală. doi.org/10.1038/s41564-022-01237-2.

.