La risposta determinata a Ebola ha predetto con il nuovo metodo

Il virus di Ebola produce le reazioni ampiamente varianti, dalla malattia asintomatica alla morte, nella gente secondo la predisposizione della persona. Ma che unità questa differenza nella risposta? Un nuovo studio pubblicato nei rapporti delle cellule del giornale nel febbraio 2020 fa un passo avanti nella comprensione come il sistema immunitario reagisce al virus che causa i livelli di variazione di severità della malattia fra i casi.  

Virus di Ebola. Credito di immagine: Jaddingt/Shutterstock
Virus di Ebola. Credito di immagine: Jaddingt/Shutterstock

Lo studio

Il nuovo articolo descrive il lavoro di un gruppo al centro dell'università di Columbia per l'infezione ed all'immunità in una popolazione specializzata del mouse del laboratorio, cresciuti per mostrare ad umanoide le reazioni immuni al virus di Ebola. La ricerca contribuirà a capire quale di numerose vie immuni umane predicono i risultati in gente Ebola-infettata.

I mouse in primo luogo sono stati infettati con Ebola e la risposta immunitaria è stata analizzata. Le differenze fra i superstiti e coloro che è morto dell'infezione sono state identificate. Il punto seguente era alla pianta come i geni differenti sono stati espressi nei modi diversi fra questi gruppi e come questo ha rappresentato la risposta immunitaria che va nelle direzioni opposte nei due gruppi.

I dati poi sono stati inseriti in un computer per determinare un programma di apprendimento automatico. L'output piombo alla creazione di un modello aprente la strada di AI che può predire attendibilmente il risultato di una malattia umana, in base a come un piccolo insieme dei geni è espresso.

Provandolo fuori

I ricercatori hanno verificato questo modello con un gruppo di dati in vivo, ottenuto dai pazienti reali di Ebola in Africa occidentale. Questi dati descrivono i tipi del RNA che sono collegati alla funzione immune nel sangue dei pazienti.  Il risultato della malattia in questi pazienti era egualmente disponibile.

Quando questi dati sono stati forniti al modello, i risultati preveduti hanno correlato ai risultati reali in 75% dei casi. Cioè il modello del mouse ha permesso che i ricercatori identificassero i giusti fattori che hanno determinato il decorso clinico dell'infezione in esseri umani pure.

Questo esperimento è stato permesso dalla disponibilità dei dati umani su espressione genica raccolta durante lo scoppio reale di Ebola. Nella maggior parte dei casi, questo tipo di ricerca è limitato perché i campioni prelevati a tali volte che contengono questo tipo di dati sono difficili da verificarsi. Questo insieme di dati è fra molto il pochi che siano realmente in atto.

Facendo uso dei modelli del mouse per studiare malattia umana

Il ricercatore, Atsushi Okamura, osservazioni, “dati umani raccolti durante lo scoppio contiene raramente la larghezza combinata e la specificità degli specialisti dell'informazione deve eseguire le analisi dettagliate della funzione immune. I modelli del mouse possono contribuire a riempire la mancanza di informazioni.„

Un altro ricercatore, Angela Rasmussen, spiega, “una critica comune dei modelli del mouse di Ebola è che non ricapitolano fedelmente l'infezione umana e non può essere usata così per sviluppare gli strumenti diagnostici o prognostici. Qui indichiamo che i dati generati nel nostro modello del mouse possono applicarsi ai dati pazienti per predire correttamente i risultati.„

La buona cosa circa i modelli del mouse è che sono più economici, più velocemente e fornisce risultati utili che possono essere usati per fissare la traiettoria per lo studio sulla malattia virale in esseri umani e lo sviluppo di migliori farmaci. Il valore dello studio presente è che mostra l'affidabilità di un modello sviluppato in mouse per predire i risultati nella malattia umana.

La capacità di impiegare utilmente i modelli del mouse ha potuto, quindi, piombo alla più ricerca in questa area. I vantaggi comprendono la possibilità di avanzamento degli studi preclinici negli impianti del laboratorio di alta sicurezza e la capacità usare gli animali da laboratorio per raggiungere il più alta potenza statistica ad un più a basso costo possibile con l'uso di più grandi animali. E per concludere, l'uso dell'apprendimento automatico contribuisce ad ottenere i modelli più realistici anche in assenza di abbastanza campioni umani.

Implicazioni

Il modello non è ancora pronto per l'applicazione in esseri umani. Eppure, potrebbe essere sviluppato negli strumenti utili per classificare i pazienti con Ebola in coloro che è probabile avere una malattia severa o interna ed in coloro che non è al rischio in paesi in cui le risorse mediche sono insufficienti. Potrebbe anche contribuire a scegliere quali pazienti hanno bisogno di una spinta nella loro funzione immune perché sono a molto ad alto rischio, anche prima che sviluppassero i segni della malattia severa. In terzo luogo, potrebbe contribuire a selezionare i pazienti che devono essere vaccinato dovuto loro essere all'elevato rischio.

Rasmussen dice, “dalla terapeutica corrente di Ebola che è provata nel DRC [Repubblica Democratica del Congo] è più efficace una volta dato prima possibile nell'infezione, il nostro modello potrebbe essere usato per sviluppare le prove con un impatto enorme su cura clinica e su risultati pazienti.„

Per concludere, la capacità del modello del mouse di riflettere le risposte immunitarie umane a Ebola potrebbe contribuire a capire come altri virus come lo scoppio novello malfamato di coronavirus ora che fa le notizie in Cina pregiudicano il sistema immunitario umano ed a guidare lo sviluppo di terapeutica.

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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