算法分析肠道微生物群预测霍乱的风险
来自杜克大学的研究人员,马萨诸塞州总医院和国际腹泻病研究中心在达卡,孟加拉国已经使用机器学习算法发现模式在社区内的细菌生活在人类肠道,没有人类能够挑出。bet188真人这些模式可能表明谁在全球大约有十亿人感染霍乱的风险将生病腹泻疾病。
“这些模式,即使是最复杂的科学家无法检测到眼睛,”劳伦斯·a .大卫说,博士,这项研究的资深作者和分子遗传学助理教授和杜克医学院微生物学。“有些人警告关于人工智能机器人杀手,我们积极影响的人工智能在其潜在克服疾病。”
这项研究发表在本周的《传染病杂志》上的研究,表明关注肠道微生物可能是重要的发展中提高疫苗和预防霍乱和其他传染病的方法。
“我们的研究发现,这种“预测微生物群”是在预测谁与霍乱病的临床危险因素,我们已经知道了几十年,”女王说c . LaRocque医学博士英里每小时,马萨诸塞州综合医院的传染病,这项研究的资深作者、哈佛医学院助理教授。“我们已经基本上确定了一个全新的组件的霍乱风险之前,我们不知道。”
霍乱可以迅速传播地区的不安全的饮用水和卫生设施不足,导致每年数以百万计的急性水性腹泻病例。尽管全球影响,科学家们仍然不完全理解为什么一些人接触霍乱细菌生病而其他人没有。一些研究发现一些危险因素,如年龄、血型和先前的感染,但这些只是部分解释临床结果的差异在暴露于病原体。
在这项研究中,大卫和LaRocque联手菲尔多西卡,博士,一个领导者在孟加拉国霍乱疫苗研究,是否肠道的数万亿居民细菌统称为肠道微生物群,也可能在霍乱中发挥作用的风险。
研究人员收集直肠拭子样本达卡的居民住在同一个家庭与霍乱病人住院,因此在即将患该疾病的风险。76家庭接触者的研究,大约有三分之一继续发展霍乱在随访期间,大约三分之二仍然未受感染。
研究人员描述了微生物群从家庭接触者的直肠拭子样本利用测序技术,然后加载所有数据到电脑进行分析。他们训练机器扫描结果来自4000个不同细菌类群的样本,寻找模式,杰出的人从那些没有生病。最终,机器在一组100微生物与对霍乱的易感性有关。
“通常情况下,你必须眼球数据,研究一个细菌物种,希望找到一个信号,表明与感染有关,“Firas s Midani说,该研究的主要作者、研究生在大卫的实验室。”机器有能力看一百种,然后合并成一个信号。”
人工智能产生的团队表明,该模型可以预测疾病甚至比模型之前构建的传染病专家。模型也建议假设可以解释为什么由计算机模式识别与疾病相关联。例如,当研究人员选择了一个细菌物种识别模型,研究了它在实验室里,他们发现霍乱细菌促进了增长的试管。他们的研究结果表明,肠道微生物群的构成可以创造一个环境,或多或少是好客的病原体。
“科学家们早就有预感,肠道细菌可能会影响一个人的对腹泻疾病的易感性,但我们的研究是第一个显示这在真实的环境中,“LaRocque说。
这篇文章被转载材料所提供的杜克大学。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。
参考:Midani, f·S。Weil, A。Chowdhury F。女王,y。汗,我。、Debela m D。,…LaRocque, r . c(无日期)。人类肠道微生物群预测霍乱弧菌感染的易感性。《传染病杂志》上。https://doi.org/10.1093/infdis/jiy192
