La réaction individuelle à Ebola a prévu par la méthode neuve

Le virus Ebola produit des réactions considérablement variables, à partir de la maladie asymptomatique à la mort, dans les gens selon la susceptibilité de la personne. Mais que pilote cette différence dans la réaction ? Une étude neuve publiée dans les états de cellules de tourillon va en février 2020 un peu plus en comprenant comment le système immunitaire réagit au virus entraînant des niveaux de variation de gravité de la maladie entre les cas.  

Virus Ebola. Crédit d
Virus Ebola. Crédit d'image : Jaddingt/Shutterstock

L'étude

L'article neuf décrit le travail d'une équipe au centre de l'Université de Columbia pour l'infection et à l'immunité dans une population spécialisée de souris de laboratoire, multipliés pour montrer des réactions immunitaires de humanoïde au virus Ebola. La recherche aidera à comprendre lesquelles des nombreuses voies immunisées humaines prévoient les résultats dans les gens Ebola-infectés.

Les souris étaient d'abord infectées avec Ebola, et la réaction immunitaire analysée. Les différences entre les survivants et ceux qui sont morts de l'infection ont été recensées. La prochaine opération était à la disposition comment différents gènes ont été exprimés dans différentes voies entre ces groupes et comment ceci a représenté la réaction immunitaire allant dans les sens inverses dans les deux groupes.

La caractéristique a été alors introduite dans un ordinateur pour piloter un programme d'apprentissage automatique. La sortie menée à la création d'un modèle pilote d'AI qui peut sûrement prévoir les résultats d'une maladie humaine, basée sur la façon dont un petit ensemble de gènes sont exprimés.

Le vérifiant à l'extérieur

Les chercheurs ont vérifié ce modèle avec un vrai ensemble de données, obtenu à partir des patients réels d'Ebola en Afrique de l'ouest. Cette caractéristique décrit les types d'ARN qui sont liés à la fonction immunitaire dans le sang des patients.  Les résultats de la maladie dans ces patients étaient également procurables.

Quand cette caractéristique a été fournie au modèle, les résultats prévus ont marqué avec les résultats réels dans 75% de cas. En d'autres termes, le modèle de souris a permis aux chercheurs de recenser les bons facteurs qui ont piloté le cours clinique de l'infection chez l'homme aussi bien.

Cette expérience a été rendue possible par la disponibilité des caractéristiques humaines sur l'expression du gène rassemblée pendant une manifestation réelle d'Ebola. Dans la plupart des cas, ce type de recherche est limité parce qu'il est difficile obtenir des échantillons prélevés à de telles fois contenant ce type de données. Cet ensemble de données est parmi très les peu qui sont réellement en existence.

Utilisant des modèles de souris pour étudier la maladie humaine

Le chercheur, Atsushi Okamura, commentaires, « des caractéristiques humaines rassemblées pendant une manifestation contient rarement la largeur combinée et la spécificité des documentalistes doit exécuter des analyses détaillées de fonction immunitaire. Les modèles de souris peuvent aider à compléter les manques d'information. »

Un autre chercheur, Angela Rasmussen, explique, « une critique courante des modèles de souris d'Ebola est qu'ils ne récapitulent pas loyalement l'infection humaine, et ne peut pas être employée ainsi pour développer les outils diagnostiques ou pronostiques. Ici nous prouvons que des caractéristiques produites dans notre modèle de souris peuvent être appliquées aux caractéristiques patientes pour prévoir des résultats correctement. »

La bonne chose au sujet des modèles de souris est qu'ils sont meilleur marché, plus rapidement et donne les résultats utiles qui peuvent être employés pour régler la trajectoire pour l'étude de la maladie virale chez l'homme et le développement de meilleurs médicaments. La valeur de la présente étude est qu'elle montre la fiabilité d'un modèle développé dans les souris pour prévoir des résultats dans la maladie humaine.

La capacité d'utiliser utilement des modèles de souris a pu, pour cette raison, mener à plus de recherche dans cet endroit. Les avantages comprennent la faisabilité d'effectuer des études précliniques dans des installations de laboratoire de haute sécurité, et la capacité d'employer davantage des animaux d'expérience pour réaliser une puissance statistique plus élevée à un plus peu coûteux qu'est possible avec l'utilisation de plus grands animaux. Et en conclusion, l'utilisation de l'apprentissage automatique aide à obtenir des modèles plus réalistes même faute d'assez d'échantillons humains.

Implications

Le modèle n'est pas encore prêt pour l'application chez l'homme. Toujours, il pourrait être développé en outils utiles pour classifier des patients avec Ebola dans ceux qui sont susceptibles d'avoir un sévère ou maladie mortelle et ceux qui ne sont pas en danger dans les pays où les moyens médicaux sont rares. Il pourrait également aider à choisir quels patients ont besoin d'une poussée dans leur fonction immunitaire parce qu'ils sont très à haut risque, même avant qu'ils développent des signes de maladie sévère. Troisièmement, il pourrait aider à sélecter les patients qui doivent être dus vacciné à leur être au plus gros risque.

Rasmussen dit, « depuis la thérapeutique actuelle d'Ebola étant vérifiée dans le transporteur [République démocratique du Congo] sont le plus efficace si donné dès que possible dans l'infection, notre modèle pourrait être employé pour développer des tests avec un choc énorme sur des soins cliniques et des résultats patients. »

En conclusion, la capacité du modèle de souris de réfléchir des réactions immunitaires humaines à Ebola pourrait aider à comprendre comment d'autres virus comme la manifestation nouvelle infâme de coronavirus effectuant maintenant des nouvelles en Chine affectent le système immunitaire humain, et à guider le développement de la thérapeutique.

Journal reference:

Transcriptional Correlates of Tolerance and Lethality in Mice Predict Ebola Virus Disease Patient Outcomes Price, Adam et al. Cell Reports, Volume 30, Issue 6, 1702 - 1713.e6, https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(20)30035-8

Dr. Liji Thomas

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Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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