Jednostavan test krvi koji može brzo da dijagnostikuje uzrok bolesti deteta mogao bi biti „transformativan“, kažu istraživači.
Međunarodni tim, predvođen istraživačima sa Imperial College London, razvio je i potvrdio dijagnostički pristup koji je u stanju da istovremeno otkrije i razlikuje 18 zaraznih ili inflamatornih bolesti—uključujući streptokok grupe B (GBS), respiratorni sincicijski virus (RSV) i tuberkulozu— sa potencijalom da pruži rezultat za delić vremena trenutnih dijagnostičkih testova.
Koristeći jedan uzorak krvi, test bi mogao da omogući kliničarima da dijagnostikuju uzrok groznice na osnovu karakterističnog obrasca gena koje telo „uključuje ili isključuje“ kao odgovor na određene bolesti. Dok trenutni testovi za neke od stanja mogu da potraju nekoliko sati, dana ili čak nedelja, test zasnovan na ovom pristupu mogao bi da pruži rezultat za manje od 60 minuta.
Istraživači objašnjavaju da, iako njihova studija predstavlja dokaz koncepta za metod, pokazujući da funkcioniše, dijagnostički test zasnovan na ekspresiji gena pacijenata mogao bi drastično poboljšati dijagnozu dečijih bolesti, smanjiti odložene i propuštene dijagnoze i imati značajan uticaj na zdravstvenu zaštitu, posebno u regionima u razvoju.
Preliminarni nalazi, objavljeni po prvi put danas u časopisu Med, nadovezuju se na više od decenije istraživanja za otkrivanje i dijagnostikovanje bolesti na osnovu obrazaca ekspresije gena. Ovaj temeljni rad doveo je do uspostavljanja konzorcijuma DIAMONDS 2020. godine, međunarodnog projekta koji vodi Imperial College London za razvoj brzih dijagnostičkih testova za febrilne bolesti.
Profesor Majkl Levin, katedra za pedijatriju i međunarodno zdravlje dece u okviru Odeljenja za infektivne bolesti na Imperijal koledžu u Londonu, i ko-stariji autor rada, objašnjava: „Uprkos ogromnim koracima napred u medicinskoj tehnologiji, kada se dete dovede u bolnicu sa groznicu, naš početni pristup je da lečimo na osnovu ‘utiska’ lekara o verovatnim uzrocima bolesti deteta.“
„Kao kliničari, moramo da donosimo brze odluke o lečenju, često samo na osnovu simptoma deteta, informacija od roditelja i naše medicinske obuke i iskustva“, dodaje on, „ali možda ne znamo da li je groznica bakterijska, virusna ili nešto drugo do satima ili danima nakon što je dete primljeno, kada se vrate rezultati testa.“
„Takva kašnjenja mogu sprečiti pacijente da rano dobiju pravi tretman, tako da postoji jasna i hitna potreba za poboljšanjem dijagnostike. Korišćenje ovog novog pristupa, kada se prevede na uređaje za negu blizu tačke, moglo bi biti transformativno za zdravstvenu zaštitu.“
Infektivne i inflamatorne bolesti su najčešći uzrok za decu koja traže medicinsku negu u bolnicama i lekarima opšte prakse ili klinikama u zajednici. Ali sa opštim simptomima kao što je groznica, kliničkim timovima može biti teško da pouzdano dijagnostikuju bakterijske infekcije, koje mogu biti potencijalno opasne po život, iz drugih uzroka, koji mogu biti manje ozbiljni.
Često se pacijentima mogu davati antibiotici širokog spektra sve dok se ne isključi bakterijska infekcija. Ali ovaj pristup dovodi do široko rasprostranjene prekomerne upotrebe antibiotika, što na kraju doprinosi otpornosti na antimikrobne lekove i povećanju infekcija otpornih na lekove.
Većina dijagnostičkih testova je fokusirana na otkrivanje patogena—kao što su testovi bočnog protoka (LFT) za SARS-CoV-2, HIV ili influencu, ili hemokulture da bi se potvrdilo prisustvo bakterija ili kvasca. Ali LFT mogu dati samo rezultat da ili ne za jedan od mogućih uzroka bolesti, a hemokulturi može biti potrebno 72 sata ili više da bi se dali pouzdani rezultati.
U najnovijoj studiji, istraživači su istražili pristup fokusiran na otkrivanje obrasca pacijentove ekspresije gena u krvi koja se javlja kao odgovor na specifične infekcije i upalna stanja. Koristeći podatke hiljada pacijenata (uključujući više od 1000 dece sa 18 infektivnih ili inflamatornih bolesti), tim je prvi bio u mogućnosti da identifikuje koji su ključni geni uključeni ili isključeni kao odgovor na niz bolesti – obezbeđujući molekularni potpis bolesti.
Zatim je primenjeno mašinsko učenje da se identifikuje koji obrasci ekspresije gena odgovaraju specifičnim oblastima bolesti i patogenima – fokusirajući se na panel od 161 gena za 18 stanja. Ovaj panel je dalje potvrđen u kohorti od 411 pedijatrijskih pacijenata koji su primljeni u bolnicu sa sepsom ili teškim infekcijama (što predstavlja 13 od 18 bolesti), gde je ekspresija gena uhvaćena analizom krvi i gde su dijagnoze postavljene korišćenjem trenutnih zlatnih standardnih kliničkih metoda.
Novi dijagnostički testovi se ne mogu testirati u kliničkom okruženju dok se ne odobre — jer neke pogrešne dijagnoze mogu imati ozbiljne posledice, kao što je neuspeh u identifikaciji bakterijske infekcije opasne po život. Umesto toga, tim je koristio „osetljivu na cenu” meru, zasnovanu na konsenzusu panela od pet kliničkih stručnjaka, da pokaže gde se test može koristiti da bi se izbegla pogrešna dijagnoza i gde bi to imalo najveće posledice.
Dr Mirsini Kaforou, viši predavač na Imperial-ovom odeljenju za infektivne bolesti i ko-stariji autor rada, rekao je: „Ovaj skup rada nam je omogućio da identifikujemo molekularni potpis širokog spektra bolesti zasnovanih na 161 genu, od hiljade gena u ljudskom genomu. Razlikovanjem između mnogih bolesti u isto vreme u okviru istog testa, razvili smo sveobuhvatniji i tačniji model koji je u skladu sa načinom na koji kliničari razmišljaju o dijagnozi.“
„Sa ovom početnom studijom dokaza o konceptu, uspeli smo da pokažemo da naš dijagnostički pristup mašinskog učenja za više bolesti funkcioniše. Ovakav napredak je moguć samo kroz interdisciplinarnu saradnju i velike istraživačke konzorcijume, koji okupljaju stručnost iz zarazne bolesti, molekularna nauka i bioinformatika.“
„Ima još mnogo posla da se uradi da se ovaj test napreduje do klinike, ali radimo na tome. Budući dijagnostički test zasnovan na ovom pristupu mogao bi pomoći da se obezbedi pravi tretman, pravom pacijentu, u pravo vreme, dok optimiziranje upotrebe antibiotika i smanjenje dugotrajnog vremena do dijagnoze inflamatornih bolesti.“
Istraživači naglašavaju da funkcionalni test još nije dostupan za kliničku praksu i da bi njihov panel za transkript RNK zahtevao dalju adaptaciju, testiranje i prevođenje na platformu/uređaj koji je lako upotrebljiv pre nego što bi ga regulatori odobrili.
Oni ističu da bi jedna potencijalna prednost njihovog pristupa mogla pomoći da se brzo dijagnostikuje respiratorna bolest, kao što je bakterijska pneumonija ili tuberkuloza – dok test krvi zasnovan na patogenu možda neće biti efikasan (pošto je patogen u plućima, a ne u krvi), domaćin Test zasnovan na testu i dalje bi mogao da uoči signalni molekularni potpis koji ostavlja u krvi pacijenta, kroz ekspresiju gena pacijenta.
Kao deo međunarodne, višepartnerske studije DIAMONDS, sledeći korak je isprobavanje pristupa na hiljadama pacijenata u bolnicama u Evropi, Africi i Aziji. Ova faza će proceniti novi pristup u odnosu na trenutni zlatni standard za kliničku dijagnozu i koliko je verovatno da će promeniti donošenje kliničkih odluka.
Dominic Habgood-Coote, istraživač-saradnik u okviru Odeljenja za infektivne bolesti na Imperijal koledžu u Londonu, i prvi autor rada, rekao je: „Upotreba transkripcionih odgovora domaćina na bolest je privlačna za dijagnozu groznice kod dece, kod kojih tradicionalni dijagnostički pristupi su posebno teške. Pokazali smo da je naš pristup koristan u odgovaranju na usko definisana klinička pitanja, ali postoji jasna korist od proširenja na širi spektar bolesti i detaljniju klasifikaciju.“
Profesor Levin je dodao: „U osnovi, ja sam kliničar, a razlog zašto radimo istraživanje je taj što želimo nešto bolje za pacijente. Mislim da je uzbuđenje oko ove platforme klinička implikacija. Ako možemo da je premestimo u kliničku upotrebu, to bi zaista moglo da transformiše zdravstvene usluge.“
