Алгоритм, который в будущем может прогнозировать риск развития инфекционных заболеваний, в том числе туберкулеза, за много лет до их возникновения разработан учеными из Научного института Вейцмана (Израиль).
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Проверяя гипотезу о том, определяется ли будущее развитие заболеваний в течение первых 24-48 часов после заражения, ученые во главе с доктором Роем Авраамом (רועי אברהם ) из Департамента биологического контроля использовали метод для секвенирования генов во время реальных встреч между тысячами иммунных клеток и бактериями сальмонеллы. В отличие от стандартных лабораторных испытаний, этот метод позволил исследователям увидеть реакцию отдельных клеток на бактерии и провести картирование характеристик активации каждой клетки.
Известно, что в определенных случаях иммунная система может убивать бактерии, но также результат столкновения бактерии с клетками иммунной системы может проявиться только через много лет и вызвать вспышку заболевания. Ученые из Научного института Вейцмана отслеживали эти «первые встречи» и изучали иммунный ответ, анализируя общее состояние иммунной системы.
«Наша цель -в лабораторных условиях посмотреть на ранние события в начале «бактериальных отношений» с иммунной системой, — объясняет доктор Рой Авраам. — После воздействия иммунная система может убить бактерию, бактерия может пересилить иммунную систему и вызвать заболевание. Существуют также такие болезни, как туберкулез, где бактерии могут находиться в «спячке» в течение многих лет. Мы предполагаем, что решение, по какому из сценариев пойдет процесс, определяется уже через 24–48 часов после воздействия. Тогда же можно определить, разовьется ли у человека полномасштабная болезнь или нет».
Чтобы проверить свои гипотезы, исследовательская группа организовала «встречу» между бактерией сальмонеллы и образцом крови человека. Исследователи изучили, как каждая иммунная клетка реагирует на бактерии, и зафиксировали ответы каждой из них.
Основываясь на этом исследовании, был разработан алгоритм, который позволил извлекать аналогичную информацию из других наборов данных, включая стандартные образцы крови.
Научная группа Роя Авраама, под руководством докторов Ноа Боссел Бен Моше (נעה בוסל בן משה) и Шелли Хен Авиви (חן אביבי שלי), впервые опробовала алгоритм на образцах крови, взятых у здоровых людей из Нидерландов. Некоторые образцы были заражены бактериями сальмонеллы, после чего был зарегистрирован иммунный ответ. Существующие методы стандартного геномного анализа не выявили различий между группами, а вот новый алгоритм обнаружил существенные различия в активации клеток при инфекции, что было связано с их способность в последствии уничтожать бактерии.
Затем исследователи попытались применить тот же алгоритм для прогнозирования возникновения туберкулеза, бактерии которого могут скрываться в организме в течение многих лет. Ведь известно, что до трети населения земного шара является носителем палочки Коха, хотя на самом деле лишь небольшая часть людей заболевает в дальнейшем.
Для этой части исследования использовалась британская база данных, которая давала результаты мониторинга анализов крови пациентов и носителей в течение двух лет. Применив алгоритм к образцам крови из обеих групп, исследователи обнаружили, что уровни активности иммунных клеток-моноцитов могут предсказать начало или будущее течение заболевания.
«Алгоритм, который мы разработали, способен идентифицировать каждую иммунную клетку крови и то, как она реагирует на инфекцию, отметила в интервью Ixbt.com Ноа Боссел Бен Моше. — Так, например, алгоритм может показать, активирован ли тип клетки A инфекцией и до какого уровня. То же самое можно сделать и для других типов клеток. Этого не могут показать стандартные методы, используемые сегодня, так как они не отслеживают активность каждого типа клеток».
Исследовательская команда считает, что новый метод позволит повысить эффективность лечения туберкулеза и других инфекционных заболеваний, а также снизить антибиотикорезистентность, которая в настоящее время представляет серьезную проблему для медицины.
Сейчас пациентам, имеющим риск развития туберкулеза, приходится проходить тяжелую антибактериальную терапию, в результате чего стала распространяться бактериальная устойчивость к антибиотикам. «Если те, кто подвержен риску активного заболевания, могут быть идентифицированы, в целом бактериальная нагрузка на больных снизится, а шансы на выздоровление будут выше. Таким образом, у государственных систем здравоохранения в странах, где туберкулез является эндемическим заболеванием, появится возможность снизить уровень заболеваемости и страданий больных при одновременном снижении стоимости лечения», — отметил в интервью доктор Авраам.
Теперь исследователи работают над совершенствованием алгоритма, расширением собственной базы данных по туберкулезу и обещают в ближайшем будущем разработать новые методы прогнозирования ряда инфекционных заболеваний и дать современной медицине новые инструменты для полномасштабной борьбы с ними.