Mal-ID: Analiza sistemului imunitar cu ajutorul inteligenței artificiale depistează timpuriu diabetul zaharat, lupusul și bolile infecțioase
Un sistem bazat pe inteligență artificială (IA), Machine Learning for Immunological Diagnosis (Mal-ID), utilizează o combinație de secvențiere ADN și învățare automată pentru a analiza activitatea sistemului imunitar și a diagnostica multiple boli printr-un simplu test de sânge. Sistemul a fost descris recent în jurnalul Science și reprezintă un progres semnificativ în medicina de precizie. Prin examinarea secvențelor genetice ale receptorilor celulelor B și T, Mal-ID poate accesa istoricul sistemului imunitar cu privire la expunerea la agenți patogeni, vaccinuri și factori declanșatori ai bolilor autoimune.
Această abordare inovatoare ar putea revoluționa detectarea bolilor și îngrijirea pacienților, oferind diagnostice mai rapide și mai precise, în special pentru afecțiunile complexe, precum bolile autoimune, care, prin metodele tradiționale, pot dura ani până la identificare.
Sistemul imunitar uman este conceput pentru a recunoaște și a-și aminti infecțiile și vaccinările anterioare. Celulele B și T, două componente esențiale ale sistemului imunitar adaptativ, suferă recombinări genetice pentru a crea secvențe unice de receptori care le ajută să identifice și să atace amenințările specifice. De fiecare dată când sistemul imunitar întâlnește un nou agent patogen, acești receptori se adaptează, lăsând în urmă o „memorie” moleculară a întâlnirii. Mal-ID valorifică această memorie imunitară prin analizarea lanțului greu al receptorilor celulelor B (BCR) și lanțului beta al receptorilor celulelor T (TCR), care servesc drept biomarkeri ai activității imunitare anterioare. Prin aplicarea modelelor de limbaj proteic, un tip de IA care interpretează secvențele de proteine într-un mod similar cu procesarea limbajului natural (NLP), Mal-ID poate detecta modele asociate cu diverse boli.
Astfel, în loc să se bazeze exclusiv pe examinări fizice, istoricul medical sau teste de laborator care necesită timp, medicii ar putea utiliza un simplu test de sânge pentru a analiza secvențele receptorilor imunitari și a determina dacă un pacient a fost expus la o infecție specifică, un declanșator autoimun sau chiar o vaccinare recentă.
Mal-ID reprezintă o schimbare majoră în medicina diagnostică. În mod tradițional, diagnosticarea bolilor—în special a tulburărilor autoimune complexe, precum lupusul și diabetul de tip 1—poate dura ani de încercări și erori, deoarece simptomele se suprapun adesea, iar testele convenționale pot să nu ofere răspunsuri definitive. Mal-ID, însă, are potențialul de a simplifica diagnosticul și de a personaliza tratamentul, analizând direct celulele imune și istoricul lor de expunere. Maxim Zaslavsky, PhD, cercetătorul principal din spatele Mal-ID la Universitatea Stanford, subliniază potențialul acestei tehnologii: „Credem că această abordare ar putea ajuta într-o zi medicii să diagnosticheze și să trateze bolile autoimune, la fel cum secvențierea genomică de ultimă generație a transformat îngrijirea cancerului prin potrivirea pacienților cu terapii țintite, bazate pe profilul genetic al tumorii lor.” Aceasta sugerează că Mal-ID ar putea juca un rol similar în imunologia de precizie, ghidând tratamentele în funcție de profilul imunitar unic al fiecărui pacient.
Eficiența Mal-ID a fost deja demonstrată într-un studiu care a analizat probe de sânge de la 542 de indivizi, inclusiv pacienți cu COVID-19, HIV, lupus, diabet de tip 1, persoane recent vaccinate împotriva gripei și indivizi sănătoși. Sistemul IA a obținut un scor impresionant AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) de 0.986, ceea ce înseamnă că a reușit să distingă cu o precizie aproape perfectă între aceste statusuri imunitare. Chiar și atunci când a analizat doar secvențele receptorilor celulelor B, Mal-ID a menținut un scor AUROC ridicat de 0.959. Una dintre provocările tehnologiilor bazate pe inteligență artificială în medicină este lipsa de interpretabilitate, adică dificultatea de a înțelege cum ajunge IA la concluziile sale. Pentru a remedia acest aspect, cercetătorii din spatele Mal-ID au dezvoltat metode prin care să urmărească și să explice predicțiile modelului AI, asigurându-se că deciziile sale de diagnostic sunt transparente și fiabile din punct de vedere clinic.
Deși Mal-ID este în prezent un concept demonstrativ, sunt necesare validări suplimentare înainte ca acesta să fie adoptat pe scară largă în clinicile medicale. Cercetările viitoare se vor concentra pe extinderea bazei de date, rafinarea modelelor AI și integrarea acestui sistem în fluxurile de lucru din domeniul medical. Zaslavsky subliniază că această metodă ar putea fi deosebit de benefică pentru pacienții care trec prin ani de incertitudine înainte de a primi un diagnostic corect. Prin măsurarea directă a răspunsurilor imunitare, Mal-ID are potențialul de a reduce timpul necesar pentru diagnosticare și de a îmbunătăți rezultatele pacienților.
Dincolo de diagnostic, Mal-ID ar putea avea aplicații extinse în medicină. Ar putea fi utilizat pentru detectarea precoce a bolilor, identificând infecțiile înainte ca simptomele să apară. De asemenea, ar putea ajuta la monitorizarea răspunsurilor la vaccinuri, asigurând că imunizările oferă protecția dorită. Capacitatea Mal-ID de a detecta disfuncțiile sistemului imunitar timpuriu ar putea îmbunătăți gestionarea bolilor autoimune, identificând potențialii factori declanșatori înainte ca aceștia să provoace simptome severe. Mai mult, prin analizarea tiparelor receptorilor imunitari, Mal-ID ar putea contribui la personalizarea planurilor de tratament, ajutând la potrivirea pacienților cu terapii țintite, bazate pe profilul lor imunologic unic. Dacă acest sistem va fi integrat cu succes în domeniul sănătății, ar putea redefini modul în care sunt diagnosticate și tratate bolile, la fel cum secvențierea genomică a revoluționat îngrijirea cancerului.
Prin valorificarea imensului volum de informații stocate în receptorii celulelor B și T, acest sistem ar putea conduce la metode de diagnostic mai rapide, mai precise și mai puțin invazive. Instrumente precum Mal-ID ar putea deveni pilonii de bază ai imunologiei de precizie, îmbunătățind îngrijirea pacienților și transformând peisajul diagnosticării medicale.
Citește și
- STUDIU. Bolile genetice ar putea fi diagnosticate în mai puțin de 24 de ore cu ajutorul unui sistem bazat pe inteligență artificială
- #EHU. Legea privind Inteligența Artificială în UE: ce beneficii aduc noile tehnologii și cum sunt protejate datele cetățenilor?