
Un nuevo avance de la IA finalmente puede detectar infecciones por gusanos parásitos: Heaven32

Las muestras de sangre de pacientes infectados con un gusano parásito que causa la esquistosomiasis contienen información oculta que marca las diferentes etapas de la enfermedad.
en nuestro investigación publicada recientementenuestro equipo utilizó el aprendizaje automático para descubrir esa información oculta y mejorar la detección y el diagnóstico tempranos de la infección.
El parásito que causa la esquistosomiasis completa su ciclo de vida en dos huéspedes: primero en los caracoles y luego en mamíferos como personas, perros y ratones. Los huevos de gusanos de agua dulce ingresan al huésped humano a través de la piel y circulan por todo el cuerpo. dañando múltiples órganosincluidos el hígado, el intestino, la vejiga y la uretra.
Cuando estas larvas llegan a los vasos sanguíneos que conectan los intestinos con el hígado, maduran hasta convertirse en gusanos adultos. Luego liberan huevos que se excretan cuando la persona infectada defeca. Continuando el ciclo de transmisión.

Desde el diagnóstico actualmente se basa en la detección de huevos en las heceslos médicos suelen pasar por alto las primeras etapas de la infección. Cuando se detectan los óvulos, los pacientes ya han alcanzado una fase avanzada de la enfermedad.
Debido a que las tasas de diagnóstico son bajas, los funcionarios de salud pública generalmente administrar en masa el medicamento praziquantel a las poblaciones de las regiones afectadas. Sin embargo, el praziquantel no puede eliminar los gusanos juveniles en las primeras etapas de la infección ni puede prevenir la reinfección.
Nuestro estudio proporciona un camino claro hacia la mejora de la detección y el diagnóstico tempranos mediante Identificar la información oculta en la sangre.
Su cuerpo responde a una infección de esquistosomiasis generando una respuesta inmune que involucra varios tipos de células inmunes, así como anticuerpos que se dirigen específicamente a las moléculas secretadas o presentes en el gusano y los huevos.
Nuestro estudio presenta dos formas de detectar ciertas características de los anticuerpos que indican una infección temprana.
El primero es un ensayo que captura una Perfil cuantitativo y cualitativo de la respuesta inmune.incluidas varias clases de anticuerpos y características que dictan cómo se comunican con otras células inmunitarias. Esto nos permitió identificar facetas específicas de la respuesta inmune que distinguen a los pacientes no infectados de los pacientes con enfermedad en etapa temprana y tardía.
En segundo lugar, desarrollamos un nuevo enfoque de aprendizaje automático que analiza anticuerpos identificar características latentes de la respuesta inmune relacionadas con el estadio y la gravedad de la enfermedad.
Entrenamos el modelo con datos del perfil inmunológico de pacientes infectados y no infectados y probamos el modelo con datos que no se usaron para el entrenamiento y datos de una ubicación geográfica diferente. Identificamos no solo biomarcadores de la enfermedad sino también el mecanismo potencial que subyace a la infección.

Por qué es importante
La esquistosomiasis es una enfermedad tropical desatendida que afecta a más de 200 millones de personas en todo el mundo y causa 280.000 muertes al año. El diagnóstico temprano puede mejorar la eficacia del tratamiento y prevenir enfermedades graves.
Además, a diferencia de muchos métodos de aprendizaje automático que son cajas negrasnuestro enfoque también es interpretable. Esto significa que puede proporcionar información sobre por qué y cómo se desarrolla la enfermedad más allá de la simple identificación de marcadores de enfermedad, guiando estrategias futuras para el diagnóstico y tratamiento tempranos.
Lo que aún no se sabe
Las firmas de infección por esquistosomiasis que identificamos permanecen estables en dos regiones geográficas de dos continentes. Investigaciones futuras podrían explorar qué tan bien se aplican estos biomarcadores a poblaciones adicionales.
Además, nuestro trabajo identifica un mecanismo potencial detrás de la progresión de la enfermedad. Descubrimos que una respuesta inmune particular contra una proteína específica en la superficie del gusano señala una etapa intermedia de la infección.
Comprender cómo responde el sistema inmunológico a este antígeno poco estudiado podría mejorar el diagnóstico y el tratamiento.
¿Qué sigue?
Además de mejorar nuestra comprensión de cómo responde el sistema inmunológico a las diferentes etapas de la infección, nuestros hallazgos identifican antígenos clave que podrían allanar el camino para diseñar enfoques rentables y eficientes para el diagnóstico y los tratamientos.
Nuestros próximos pasos incluirán la implementación de estas estrategias en el campo para la detección temprana y el manejo de enfermedades.
El Resumen de investigación es una breve reseña sobre un trabajo académico interesante.
Trirupa ChakrabortyDoctorado. Candidato en Biología Integrativa de Sistemas, universidad de pittsburgh; Aniruddh SarkarProfesor Asistente de Ingeniería Biomédica, Instituto de Tecnología de Georgiay Jishnu DasProfesor asistente de Inmunología y Biología Computacional y de Sistemas, universidad de pittsburgh
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