我们已经更新我们的隐私政策使它更加清晰我们如何使用您的个人资料。

我们使用cookie来提供更好的体验。你可以阅读我们的饼干的政策在这里。

广告

传感器可以区分病毒性和细菌性肺炎

病毒性和细菌性肺炎传感器可以区分内容块的形象
信贷:Pixabay

想要一个免费的PDF版本的这个新闻吗?

完成下面的表格,我们将电子邮件您的PDF版本“传感器可以区分病毒性和细菌性肺炎”

听与
喋喋不休地说
0:00
注册免费听这篇文章
谢谢你!听这篇文章使用上面的球员。
阅读时间:

许多不同类型的细菌和病毒都可以引起肺炎,但是没有简单的方法来确定哪些微生物引起特定病人的疾病。这种不确定性使得医生更难选择有效的治疗方法,因为常用的抗生素治疗细菌性肺炎不会帮助病毒性肺炎患者。此外,限制抗生素的使用是一个重要的一步遏制抗生素耐药性。

麻省理工学院的研究人员已经设计了一个传感器,可以区分病毒性和细菌性肺炎感染,他们希望这将帮助医生选择适当的治疗。

“挑战是有很多不同的病原体会导致不同类型的肺炎,甚至最广泛的和先进的测试,引起某人的疾病的特定病原体不能发现大约一半的病人。如果你用抗生素治疗病毒性肺炎,那么你可能会导致抗生素耐药性,这是一个大问题,和病人不会变得更好,”多萝西和约翰威尔逊教授桑吉塔•巴蒂亚说的健康科学和技术和麻省理工学院的电气工程和计算机科学和麻省理工学院的一个成员的科赫研究所综合癌症研究和医学工程研究所和科学。

在老鼠的一项研究中,研究人员发现他们的传感器可以准确区分细菌性和病毒性肺炎在两小时,使用一个简单的尿检结果阅读。

Bhatia是这项研究的资深作者,发表在本周美国国家科学院院刊》上。Melodi Anahtar 16博士的22是论文的主要作者。

签名的感染

原因之一已经很难区分病毒和细菌性肺炎是有很多微生物能引起肺炎,包括细菌链球菌引起的肺炎流感嗜血杆菌和病毒如流感和呼吸道合胞病毒(RSV)。

在设计传感器,研究小组决定专注于测量宿主对感染的反应,而不是试图检测病原体本身。病毒和细菌感染引发独特类型的免疫反应,包括“蛋白酶激活的酶,分解蛋白质。麻省理工学院的研究小组发现,这些酶的活动的模式可以作为签名的细菌或病毒感染。

人类基因组编码超过500蛋白酶,这些被感染的细胞响应,包括T细胞,中性粒细胞,自然杀伤(NK)细胞。助理教授领导的研究小组Purvesh Khatri斯坦福大学医学和生物医学科学数据和论文的作者之一,收集33公开数据集的基因表达在呼吸道感染。通过分析这些数据,Khatri 39蛋白酶能够识别,出现不同的应对不同类型的感染。

然后巴蒂亚和她的学生们利用这些数据创建20个不同的传感器,可以与这些蛋白酶。传感器由纳米颗粒涂层可以通过特定的蛋白酶裂解肽。每个肽与报道分子标记时释放肽被调节的蛋白酶裂解感染。这些记者最终在尿液中排出。尿液可以与质谱分析,以确定哪些蛋白酶最活跃在肺部。

研究人员检测了他们的传感器在五个不同的肺炎小鼠模型,由感染引起的链球菌引起的肺炎,肺炎克雷伯菌,流感嗜血杆菌肺炎,流感病毒,病毒的老鼠。

阅读后的结果尿液测试,研究人员利用机器学习来分析数据。使用这种方法,他们能够训练算法,可以区分肺炎与健康对照组,并区分是否感染病毒或细菌,基于这些20个传感器。

研究人员还发现,他们的传感器可以区分五种病原体测试,但较低的精度比测试区别病毒和细菌。一种可能性,研究人员可能会追求发展的算法不仅可以区分细菌和病毒感染,而且识别类的微生物引起细菌感染,这可能帮助医生选择最好的抗生素来对抗这种细菌。

urine-based读出也适合未来检测纸带,类似于一个怀孕测试,这将允许即时诊断。为此,研究人员确定五个传感器的一个子集,可以把家庭测试近触手可及。然而,还需要更多的工作来确定减少面板将在人类同样有效,比小鼠遗传和临床变异性。

响应模式

在他们的研究中,研究人员还发现了一些模式的主机应对不同类型的感染。与细菌感染小鼠,蛋白酶分泌中性粒细胞更突出,预计因为中性粒细胞反应往往比病毒感染,细菌感染。

病毒感染,另一方面,激怒了T细胞和NK细胞的蛋白酶活性,通常反应更多的病毒感染。的一个传感器,产生最强的信号与一个叫granzyme B的蛋白酶,触发细胞程序性死亡。研究人员发现,这个传感器高度激活与病毒感染小鼠的肺,和NK和T细胞参与了反应。

提供传感器在老鼠中,研究人员将直接注射进入气管,但他们现在为人类开发版本使用,可以使用喷雾器或管理一个吸入器类似于一个哮喘吸入器。他们也在研究一种方法来检测结果用酒精代替尿液测试,这可以更快得到结果。

研究资助,在某种程度上,比尔和梅林达•盖茨基金会,詹森研发、科赫研究所支持(核心)由美国国家癌症研究所和国家环境健康科学研究所。


参考:陈Anahtar M, LW, Ko H, et al .宿主蛋白酶活动分类肺炎病因。PNAS。119 (25):e2121778119。2022;doi:10.1073 / pnas.2121778119


本文从以下转载材料。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。


广告
Baidu