Rano otkrivanje lajmske bolesti moglo bi da dobije podsticaj jednostavnijom i bržom tehnologijom testiranja

Rano otkrivanje lajmske bolesti moglo bi da dobije podsticaj jednostavnijom i bržom tehnologijom testiranja

Za neke nesrećne ljude, boravak na otvorenom dovodi do lajmske bolesti, bolesti koja uzrokuje bolove u glavi, zglobovima i mišićima, simptome slične gripu, umor, a ponekad i osip. Ako se ne leče, ovi efekti mogu postati iscrpljujući i proširiti se na paralizu, upalu mozga i srca i probleme sa pamćenjem, sluhom i vidom koji mogu trajati godinama.

Lajmska bolest, za koju se očekuje da će ove godine pogoditi više od 600.000 ljudi u SAD, uzrokovana je spiralnom bakterijom koja se širi na ljude kroz ugrize zaraženih jelenskih krpelja. Mikrob izaziva komplikovanu imunološku reakciju koja može da liči na odgovor na druge opasne bakterije koje prenose krpelji, što često otežava lekarima da započnu ispravan tretman antibiotikom.

Za otkrivanje Lajmske bolesti, Centri za kontrolu i prevenciju bolesti trenutno preporučuju dvostepeni režim testiranja koji se izvodi u centralizovanim laboratorijama; rezultati traju jednu do dve nedelje. Lečenje antibioticima ne leči svaki slučaj, ali može pomoći u sprečavanju dugotrajne bolesti kod 80% do 90% pacijenata u ranoj fazi. Međutim, prema Fondaciji Bai Area Lime, ​​današnje testiranje propušta 7 od 10 slučajeva u ranoj fazi.

Članovi Kalifornijskog instituta za nanosisteme na UCLA razvili su tehnologiju testiranja koja se ne razlikuje previše od kućnih kompleta za otkrivanje infekcije COVID-19. Prenosni čitač pomoću veštačke inteligencije tumači rezultate u roku od 20 minuta.

U novoj studiji objavljenoj u Nature Communications, istraživači i njihove kolege su koristili uzorke pacijenata kako bi pokazali da je jedan test poboljšan veštačkom inteligencijom pouzdan kao i tradicionalni režim testiranja na lajmsku bolest, koji zahteva dva testa.

Brzina, prenosivost i relativno niska cena metode sugerišu potencijal za otkrivanje lajmske bolesti istog dana – u klinici gde pacijenti dobijaju negu.

„Mnogi ljudi saznaju da imaju lajmsku bolest mnogo posle tačke u kojoj su mogli da se leče veoma lako“, rekao je ko-korespondent Dino Di Karlo, profesor inženjerstva i medicine Armond i Elena Hairapetijan na UCLA Samueli školi of Engineering.

„Ako možemo brzo da merimo, na način koji je isplativ i ne opterećuje zdravstveni sistem i pacijenta, onda testiranje može da se radi rutinski. Ako ste bili u šumi i imate znake ujeda krpelja ili druge simptoma, možda bi bilo pametno brzo testirati kod kuće ili na lokalnoj klinici, što bi moglo omogućiti potencijalni tretman ranije.“

Kućni testovi na COVID-19, u kojima se uzorak nanosi na kertridž koji sadrži poseban papir, nude korisnu tačku poređenja. Uzorak teče duž papira pored antitela koja se zakače za jedan protein specifičan za bolest, koji se vizuelizuje pomoću drugog seta antitela vezanih za sitne zlatne čestice merene u milijarditim delovima metra. Posle kratkog čekanja, rezultati se mogu očitati ljudskim okom.

Tehnologija otkrivanja lajmske bolesti ide u drugom smeru: uzorak krvnog seruma se ubacuje u kertridž, praćen puferskom tečnošću, i teče vertikalno od vrha do dna kroz više slojeva papira nalik sunđeru. Jedan sloj papira je napunjen skupom peptida napravljenih u laboratoriji — građevnim blokovima za proteine iz bakterija koje izazivaju lajmsku bolest — od kojih svaki otkriva jedinstveni skup antitela formiranih kao odgovor na taj mikrob.

Obrazac formiran na papiru, koji sadrži informacije o prisustvu i količini svakog antitela, snima se digitalnim čitačem i analizira pomoću AI algoritma koji daje rezultate. U studiji, svaki test papir koštao je 3 dolara, a čitač je prilagođen pametnom telefonu od 200 dolara.

Novi test Lajmske bolesti je jedan od prvih primera brzih dijagnostičkih tehnologija koje sveobuhvatno profilišu ljudski imuni odgovor na bolest.

„Ako možete kvantifikovati panel indikatora iz jednog uzorka, možete naučiti mnogo zanimljivih stvari u vezi sa stanjem pacijenta“, rekao je ko-korespondentni autor Aidogan Ozcan, Volgenau profesor inženjerskih inovacija u UCLA Samueli i pomoćnik direktora CNSI-ja. preduzetništva, industrije i akademske razmene.

„Kod Lajmske bolesti, ispitujemo panel imunoloških faktora koji mogu izgledati veoma različito kod različitih pacijenata, u zavisnosti od njihovog porekla, odakle su, itd. Trebala nam je AI da bismo shvatili tako složen signal.“

Istraživači su obučili svoj algoritam koristeći nekoliko uzoraka – uključujući one iz rane faze bolesti – koje je obezbedila Biobanka za lajmsku bolest Fondacije Bai Area i slepo analizirali performanse svoje tehnologije koristeći nove uzorke iz biobanke.

Postigli su 95,5% osetljivosti u otkrivanju Lajmske bolesti i 100% specifičnosti, isključujući uzorke bez bolesti. Uz dodatne uzorke iz CDC-a, pokazali su da se njihov test na mestu nege veoma dobro poklapa sa rezultatima laboratorijskih testova, tačno otkrivajući Lajmsku bolest i razlikovajući je od sličnih bolesti.

„AI je dobar onoliko koliko su dobri podaci“, rekao je Ozcan. „Zato smo radili sa Biobankom za lajmsku bolest i CDC-om da bismo dobili dobro okarakterisane uzorke. Njihovo učešće je bilo veoma važno za našu veštačku inteligenciju da nauči obrasce imunološkog odgovora protiv bakterije koja izaziva lajmsku bolest.“

Pored veštačke inteligencije, sintetički peptidi kompanije Biopeptides iz Konektikata, Corp., bili su ključni element nove tehnologije testiranja. U poređenju sa celim proteinima koji se koriste u nekim laboratorijskim testovima za lajmsku bolest, peptidi se mogu specifičnije vezati, lakši su za proizvodnju i stabilniji.

„Peptidi su zaista kritični“, rekao je Di Karlo. „Želimo da se fokusiramo na odgovore koji su veoma specifični za lajmsku bolest, a ne druga srodna stanja ili slične bolesti. I u isto vreme, testovi mogu biti jeftiniji, trajati duže i dati manje dijagnostičkih grešaka.“

Uz dalji uspeh, testu može biti potrebno nekoliko godina da stigne do klinike. Istraživači trenutno traže partnere za povećanje njihove tehnologije kako bi ubrzali taj proces. Oni takođe rade na prilagođavanju testa da koristi uzorke pune krvi umesto seruma, i planiraju da dodatno pojednostave format testa i razviju namenski čitač AI uzoraka nezavisno od datog pametnog telefona.