人工智能预测感染病毒(包括COVID-19)的患者将如何生存

加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员发现了与大流行病毒感染相关的基因表达模式，这为确定患者的免疫反应、衡量疾病严重程度、预测结果和测试治疗方法提供了图谱——针对当前和未来的大流行。

　　

 

   

图片:这张图片显示的是特殊的肺细胞(类似于串珠项链)，它们可能会对某些病毒感染产生细胞因子风暴。

来源:加州大学圣地亚哥分校健康科学学院

加州大学圣地亚哥医学院的研究人员使用了一种人工智能(AI)算法筛选tb的基因表达数据,哪些基因是“打开”或“关闭”期间感染——寻找共享模式在过去的流感病毒感染的患者,包括“非典”,即和猪流感。

2021年6月11日发表在《电子生物医学》杂志上的这项研究显示出了两个警示信号。其中一组由166个基因组成，揭示了人类免疫系统如何对病毒感染作出反应。第二组20个特征基因预测了病人疾病的严重程度。例如，需要住院治疗或使用机械呼吸机。该算法的有效性通过尸检时从COVID-19死亡患者的肺组织和感染的动物模型进行了验证。

“这些病毒pandemic-associated签名告诉我们一个人的免疫系统对病毒感染,它可能会多严重,这给了我们一个地图和未来的大流行,“Pradipta Ghosh说,医学博士的细胞和分子医学教授和加州大学圣地亚哥分校医学院的穆尔斯癌症中心。

Ghosh与Debashis Sahoo博士(加州大学圣地亚哥分校医学院儿科学助理教授、Jacobs工程学院计算机科学与工程副教授)和Soumita Das博士(加州大学圣地亚哥分校医学院病理学副教授)共同领导了这项研究。

在病毒感染期间，免疫系统会向血液中释放一种叫做细胞因子的小蛋白质。这些蛋白质引导免疫细胞到感染部位，帮助摆脱感染。但有时，身体会释放过多的细胞因子，导致免疫系统失控，攻击自身的健康组织。这种被称为细胞因子风暴的不幸被认为是一些病毒感染的患者，包括一些普通流感患者，死于这种感染而另一些人则没有的原因之一。

但长期以来，人们一直不清楚致命细胞因子风暴的性质、范围和来源，谁的风险最大，以及如何才能最好地治疗。

萨胡说:“当COVID-19大流行开始时，我想利用我的计算机科学背景，找到所有病毒大流行的共同点——一些我们可以用来指导我们理解一种新病毒的普遍真理。”“这种冠状病毒对我们来说可能是全新的，但我们的身体应对感染的方式只有这么多。”

用于测试和训练算法的数据来自公开的患者基因表达数据来源——所有从患者基因转录并在组织或血液样本中检测到的RNA。每次获得COVID-19患者的一组新数据时，该团队都会在他们的模型中进行测试。他们每次都看到相同的特征基因表达模式。

Sahoo说:“换句话说，这就是我们所说的前瞻性研究，在研究中，参与者在患病时被纳入研究，我们利用我们发现的基因特征导航到一种全新疾病的未知领域。”

通过检查第一组标志性基因的来源和功能，该研究还揭示了细胞因子风暴的来源:肺部气道的细胞和白细胞，即巨噬细胞和T细胞。此外，研究结果还说明了风暴的后果:同样的肺部气道细胞和自然杀伤细胞(一种专门杀死病毒感染细胞的免疫细胞)受到损害。

达斯说:“我们可以看到并向世界展示，我们肺部的肺泡细胞是细胞因子风暴的主要来源之一，因此是细胞因子风暴的眼睛。正常情况下，肺泡细胞是用来进行血液气体交换和氧合的。”“接下来，我们的类人中心团队正在建立COVID-19感染背景下的人类肺部模型，以检查急性和COVID-19后的影响。”

研究人员认为，这些信息还可以通过提供细胞目标和衡量改善的基准，帮助指导经历细胞因子风暴的患者的治疗方法。

为了验证他们的理论，该团队用一种目前正在临床试验中用于治疗COVID-19患者的药物molnupirvir前体或sars - cov -2中和抗体对啮齿动物进行预处理。暴露于SARS-CoV-2后，对照组小鼠的肺细胞显示了与大流行相关的166和20基因表达特征。而接受治疗的啮齿动物则没有，这表明这些治疗在抑制细胞因子风暴方面是有效的。

Ghosh说:“这不是下一次大流行是否会出现的问题，而是何时会出现的问题。”Ghosh同时也是网络医学研究所(Institute for Network Medicine)主任和加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego School of Medicine)类人卓越研究中心(HUMANOID Center of Research Excellence)执行主任。“我们正在构建的工具不仅适用于今天的大流行，也适用于即将到来的下一个大流行。”

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