中科白癜风让白斑告别 http://m.39.net/disease/a_6146717.html传染病研究人员寻找瘫痪儿童的神秘疾病的原因正在将机器学习与新的基因测序技术相结合，以确定罪魁祸首。这种疾病称为急性弛缓性脊髓炎（AFM），导致肢体无力和瘫痪，类似脊髓灰质炎的症状。佐治亚州亚特兰大的美国疾病控制和预防中心（CDC）今年迄今已在美国确认了例AFM病例。许多患病的人从未康复过。大多数证据表明，一种名为EV-D68的肠道病毒正在引发疾病，但研究人员未能在患病儿童的脊髓液中找到病原体。科学家们正在尝试通过结合使用宿主反应诊断（其研究免疫系统如何对病原体做出反应）和机器学习分析来确定罪魁祸首。该方法可以提供更好的诊断并提供有关新疗法的提示。尚未在临床中使用宿主反应诊断测试。但研究人员正在开发类似的测试，以帮助确定其他可能难以诊断的病症，包括结核病和细菌性脑膜炎。难以捉摸的目标今年AFM爆发于10月开始，是年开始的美国一系列疫情中的第三次爆发。自那以后，它们每隔一年发生一次，尽管研究人员尚未找到该模式的确切解释。疾病预防控制中心的微生物学家威廉威尔登说，这也让科学家花费了不同的时间来确定疾病的原因。从AFM的许多人中采集的血液样本含有病毒。但是许多从未出现过AFM症状的人的血液中也含有病毒。“我们从未真正拥有过吸烟枪，”旧金山加利福尼亚大学传染病研究员CharlesChiu说道，他正在领导机器学习项目。他怀疑如果EV-D68引起AFM，它会迅速损伤脊髓，然后降到体内检测不到的水平。加州斯坦福大学的计算系统免疫学家PurveshKhatri表示，当研究人员不知道他们在寻找什么时，主机响应诊断非常有用。免疫系统防御的组成根据体内存在的病原体而不同。因此，研究人员可以研究免疫系统所看到的内容，而不是寻找代理本身。寻找相似之处大多数识别神秘疾病的尝试都涉及在身体区域（如组织或血液）中寻找病原体的DNA或RNA。但是，宿主反应技术需要血液样本，并在任何给定时间对血液中存在的23,个左右的人类基因进行排序。Chiu的小组正在使用机器学习分析这些基因-统称为转录组。科学家正在寻找患有这种疾病的人的转录组之间的相似性，以及AFM患者和其他已知感染者（包括肠道病毒引起的感染者）的转录组之间的差异。一旦团队知道哪些基因与AFM病例相关，它就可以直接测试它们。“我们不依赖于检测病毒-我们已经知道我们无法检测到病毒，”Chiu说，他上周发表了一些机器学习方法。他的小组尚未公布任何结果，因为他们仍然是初步的。但他们的数据表明AFM患者常见的表达基因是研究人员期望在免疫系统对抗病毒的人身上看到的基因。“我认为这绝对是有希望的，”韦尔登说。他说CDC一直在与Chiu的小组合作，并正在与其他团队讨论，他们正在进行基于宿主免疫反应的类似实验测试。适当的培训Khatri强调，研究人员需要利用来自不同人群的数据来训练机器学习算法。他说，免疫反应可能因人的种族或母国而异，这可能影响人们遇到的病原体。如果研究人员希望广泛使用类似的宿主反应诊断技术，那么彻底的培训尤为重要。由北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学传染病研究员克里斯托弗伍兹领导的一个小组开发了一种转录组学测试，可以90％准确地确定细菌，病毒或自身免疫反应是否是一个人的症状的原因。伍兹说，这种区别对治疗很重要，可以防止医生为病毒性或自身免疫性疾病开出不必要的抗生素。Khatri的小组开发了一项测试，预测一个人是否会患上活动性肺结核。世界上约有25％的人口患有引起疾病的细菌，但这些人中只有约5-10％患有症状。Khatri小组的测试可以让研究人员在疾病变得严重之前对人进行分类并优先考虑开始治疗。Chiu希望宿主-免疫反应方法也可以帮助解释为什么只有一些感染EV-D68的人会发展AFM。他的研究小组还对具有这种疾病的儿童的基因组进行了测序。他们希望这些信息-结合转录组数据-可以提供关于谁可能在下次爆发之前易受疾病影响的提示，许多研究人员预计会在年发生这种情况。“今年这些案例为我们评估如何提供了有价值的数据。如果我们看到更多的爆发，它可能会在未来取得进展，“Chiu说。
