**這種被遺忘的寄生蟲比你想像中更常見——AI能幫助檢測嗎？**
血液樣本中隱藏的信息顯示血吸蟲病的不同階段。
我們最近發表的研究中，團隊利用機器學習揭示這些隱藏信息，改善早期檢測和診斷。
血吸蟲病的寄生蟲在兩種宿主中完成生命週期——首先是螺，然後是哺乳動物如人類、狗和老鼠。淡水蠕蟲卵通過皮膚進入人體，並在體內循環，損害多個器官，包括肝臟、腸道、膀胱和尿道。當幼蟲到達連接腸道和肝臟的血管時，它們會變成成蟲，然後釋放卵，這些卵會在感染者排便時排出，繼續傳播週期。
由於診斷目前依賴於在糞便中檢測卵，醫生通常會錯過感染的早期階段。到檢測到卵的時候，患者已經到了疾病的晚期階段。由於診斷率低，公共衛生官員通常對受影響地區的人群大規模使用藥物吡喹酮。然而，吡喹酮不能清除感染早期階段的幼蟲，也不能防止再感染。
**研究進展**
我們的研究為改善早期檢測和診斷提供了清晰的方向，通過識別血液中活躍的早期感染信號來實現。
人體對血吸蟲病感染的反應是發動免疫反應，涉及多種類型的免疫細胞，以及專門針對蠕蟲和卵分泌或存在的分子的抗體。我們的研究介紹了兩種篩選方法，用於識別早期感染的抗體特徵。
第一種方法是測定免疫反應的定量和定性特徵，包括各類抗體和其與其他免疫細胞溝通的特徵。這使我們能夠識別區分未感染患者和早期及晚期疾病患者的免疫反應特徵。
第二，我們開發了新的機器學習方法，分析抗體以識別與疾病階段和嚴重程度相關的潛在免疫反應特徵。我們用感染和未感染患者的免疫數據訓練模型，並在未用於訓練的數據和不同地理位置的數據上測試模型。我們不僅識別了疾病的生物標誌物，還發現了潛在的感染機制。
**重要性**
血吸蟲病是一種被忽視的熱帶病，影響全球超過2億人，每年導致28萬人死亡。早期診斷能提高治療效果，防止嚴重疾病。
此外，與許多機器學習方法不同，我們的方法可解釋，這意味著它能提供疾病發展的原因和機制的見解，指導未來的早期診斷和治療策略。
**未解之謎**
我們識別的血吸蟲病感染特徵在兩個大陸的兩個地區保持穩定。未來研究可以探索這些生物標誌物在其他人群中的適用性。
此外，我們的工作識別了一個潛在的疾病進展機制。我們發現針對蠕蟲表面特定蛋白的免疫反應信號指示感染的中間階段。了解免疫系統如何對這一未充分研究的抗原作出反應，可能改善診斷和治療。
**未來方向**
除了增進我們對免疫系統在不同感染階段反應的理解，我們的研究結果還識別出關鍵抗原，可能為設計成本效益高且高效的診斷和治療方法鋪平道路。我們的下一步將包括在現場實施這些策略以進行早期檢測和疾病管理。
**編者評論**
這項研究顯示出機器學習在醫學上的潛力，尤其是在熱帶病的早期診斷中。透過揭示免疫反應的細節，我們不僅能夠早期識別疾病，還能深入了解疾病的生物學機制，這對未來的治療方法有著深遠的影響。這種方法的可解釋性更是為人工智能在醫學應用中樹立了一個新標準，讓研究和臨床應用之間的溝通更為順暢。未來的研究應該著重於擴展這些發現的適用範圍，並驗證其在全球不同人群中的有效性。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
