Исследователи из Научного института Вейцмана утверждают, что они разработали алгоритм для прогнозирования возникновения инфекционных заболеваний, в том числе туберкулеза.

В то время как в определенных случаях иммунная система может убивать бактерии, а в других случаях бактерии могут преодолевать иммунную защиту, существуют также такие заболевания, как туберкулез, где бактерии могут находиться в состоянии покоя в течение многих лет, иногда вызывая болезнь на более поздней стадии, а иногда оставаясь в спячке. Проверяя гипотезу о том, определяется ли будущее развитие заболеваний в течение первых 24-48 часов после заражения, ученые во главе с доктором Рои Авраамом из Департамента биологической регуляции использовали метод для секвенирования генов во время реальных встреч между тысячами иммунных клеток и бактериями сальмонеллы. В отличие от стандартных лабораторных испытаний, этот метод позволил исследователям увидеть реакцию клеток на бактерии и провести картирование характеристик активации каждой клетки.

Подтверждая свою гипотезу, исследователи определили различные реакции и модели начиная с первых встреч между клетками и бактериями и заканчивая их более поздними результатами. Опираясь на одноэлементное секвенирование для сальмонеллезной инфекции, исследователи разработали алгоритм, основанный на методе, известном как деконволюция, для извлечения аналогичной информации о свойствах отдельных клеток из стандартных наборов данных анализа крови. «Алгоритм, который мы разработали, может не только определить совокупность иммунных клеток, он может выявить уровни их активности и, следовательно, потенциальную силу иммунного ответа», – сказал д-р Ноа Боссел Бен Моше, возглавляющий исследование в группе Авраама вместе с доктором Шелли Хен-Авиви.

Алгоритм был впервые опробован на образцах крови, взятых у здоровых людей из Нидерландов. Некоторые образцы были заражены бактериями сальмонеллы и был зарегистрирован иммунный ответ. Хотя существующие методы геномного анализа не выявили различий между группами, алгоритм обнаружил существенные различия, которые были связаны с последующими изменениями в способности уничтожать бактерии. Затем исследователи обратили внимание на диагностику возникновения туберкулеза, вызванного бактериями, которые могут скрываться в организме в течение многих лет. Используя британскую базу данных анализа крови пациентов и носителей, что позволило применить алгоритм к обеим группам и подгруппе, в которой за это время носители заболели, исследователи обнаружили, что уровни активности иммунных клеток-моноцитов могут предсказать начало или будущее течение заболевания.

«Алгоритм основан на «первых впечатлениях» иммунных клеток от сальмонелл, которые вызывают совсем другой тип заболевания, чем микобактерия туберкулеза, – сказал Хен-Авиви. «Тем не менее, мы смогли заранее предсказать, у какого из носителей разовьется активная форма заболевания». Хотя устойчивость к антибиотикам сегодня представляет серьезную проблему для лечения туберкулеза, исследователи полагают, что их алгоритм может повысить эффективность лечения. «Если те, кто подвержен риску заболевания, могут быть идентифицированы, когда бактериальная нагрузка меньше, их шансы на выздоровление будут выше», – сказал Авраам. «А государственные медицинские системы в странах, где туберкулез является эндемическим заболеванием, могли бы получить лучший способ снизить уровень заболеваемости при одновременном снижении стоимости лечения».

Теперь группа Авраама намерена продолжить свои исследования, расширяя свою базу данных по туберкулезу и другим патогенным микроорганизмам, чтобы усовершенствовать свой алгоритм и разработать инструменты, которые могут быть использованы в будущем для прогнозирования развития и течения ряда инфекционных заболеваний.

jpost.com