이스라엘 연구원, 전염병 예측 알고리즘 개발

이스라엘 연구원, 전염병 예측 알고리즘 개발

연구진은 수년간 몸 속에 숨어있는 박테리아에 의한 결핵 발병을 진단하는 데 관심을 돌렸다.

Weizmann Institute of Science의 연구자들은 결핵을 비롯한 전염병의 발병을 예측하는 알고리즘을 개발했다고 주장합니다.

어떤 경우에는 면역계가 박테리아를 죽일 수있는 반면, 박테리아가 면역 방어를 극복 할 수있는 경우가 있습니다. 박테리아가 수년 동안 휴면 상태에 놓일 수있는 질병이 있습니다. 때로는 말기에 질병을 일으키고 때로는 최대 절전 모드로 남을 수도 있습니다.

감염 후 처음 24-48 시간 내에 질병의 미래 발달 여부가 결정될 것이라는 가설을 시험하는 연구소의 생물학적 규제 부서 (Biological Regulation Department)의 Dr. Roi Avraham이 이끄는 과학자들은 실제 회의에서 유전자 활동을 서열화하기 위해 연구소에서 개발 된 방법을 사용했다 수천 개의 면역 세포와 살모넬라 균 사이.

표준 실험실 테스트와는 달리이 방법을 사용하여 연구자는 세균에 대한 세포의 반응을 확인하고 각 세포의 활성화 프로파일을 확인할 수있었습니다. 그들의 가설을 확인하면서, 연구자들은 세포와 박테리아 사이의 초기 회의와 이후 결과로부터 다양한 반응과 패턴을 확인했다.

연구팀은 살모넬라 균 감염에 대한 단일 세포 시퀀싱을 기반으로 표준 혈액 검사 데이터 세트에서 개별 세포 특성에 대한 유사한 정보를 추출하기 위해 deconvolution이라는 방법을 기반으로 한 알고리즘을 개발했습니다.

"우리가 개발 한 알고리즘은 반응에 참여하는 면역 세포의 앙상블을 정의 할 수있을뿐 아니라, 면역 반응의 잠재적 인 강도와 활성 수준을 나타낼 수있다."라고 공동 연구 한 Noa Bossel Ben Moshe 박사는 말했다. 아브라함 그룹의 Shelly Hen-Avivi 박사와 공동 연구.

이 알고리즘은 네덜란드의 건강한 사람들에게서 채취 한 혈액 샘플에서 처음 테스트되었습니다. 일부 샘플은 살모넬라 균에 감염되어 면역 반응이 기록되었습니다. 기존의 게놈 분석 방법이 그룹 간의 차이를 밝히지는 못했지만이 알고리즘은 박테리아 살상 능력의 후속 변형과 관련된 중요한 차이를 나타 냈습니다.

연구진은 수년간 몸 속에 숨어있는 박테리아가 원인 인 결핵의 진단에 관심을 돌 렸습니다.

연구진은 2 년 동안 환자와 캐리어에 이어 영국 혈액 검사 데이터베이스를 활용하여 그 기간 동안 캐리어에서 질병으로 전환 된 그룹과 서브 세트 모두에 알고리즘 적용을 가능하게함으로써 연구자들은 면역 세포의 활성 수준 단핵구는 질병의 발병 또는 미래 경로를 예측할 수있다.

"이 알고리즘은 결핵균보다 매우 다른 유형의 질병을 일으키는 면역 세포와 살모넬라 균의 '첫인상'에 기반을두고 있습니다."라고 Hen-Avivi는 말했습니다.

"그러나 우리는 어느 항공사가 활동적인 형태의 질병을 일으킬 지 조기에 예측할 수있었습니다."

항생제 내성이 오늘날 결핵 치료에 주요한 도전 과제이지만, 연구원들은 그들의 알고리즘이 치료 성공률을 높일 수 있다고 생각한다.

아브라함은 "박테리아 부하가 적을 때 활동성 질환의 위험이있는 사람들을 찾아 낼 수 있다면 회복 가능성이 더 좋을 것"이라고 말했다.

"그리고 결핵이 발병하는 국가의 주 의료 시스템은 치료 비용을 줄이면서 질병의 고통과 발병률을 낮추는 더 좋은 방법이 될 수 있습니다."

아브라함 팀은 현재 결핵 및 기타 병원균에 대한 데이터베이스를 확대하고 알고리즘을 개선하고 미래에 여러 가지 전염병의 발전과 과정을 예측하는 데 사용할 수있는 도구를 개발하기 위해 연구를 계속할 계획입니다.