妙佑医疗国际(Mayo Clinic) 个体化医学中心和风湿病学科的研究人员开发了首个机器学习算法创举,可以预测患者的类风湿性关节炎疾病活动。该算法可分析血液中的生化代谢物 ― 人体代谢的产物。

个体化医学中心的计算生物学家、该研究的联合资深作者Jaeyun Sung博士说:“对于类风湿性关节炎患者来说,拥有快速、可靠和可扩展的疾病活动临床过程预测方法是一项有待克服的重要需求。”为了理解微生物与人类代谢和免疫健康之间的复杂关系,Sung博士开发了多种计算分析方法。 

该研究发表在《Arthritis Research & Therapy》(关节炎研究与治疗)上,为单独使用血样来监测类风湿性关节炎疾病进展和全身炎症奠定了基础。这一发现为未来临床实验室检测和数字诊断的潜在发展提供了方向,以进一步实现针对类风湿性关节炎患者的精准医学。

类风湿性关节炎是一种慢性自身免疫性疾病,其特征是关节炎症和疼痛,最终可导致骨骼和软骨侵蚀、关节畸形和活动能力丧失。这种复杂的疾病影响着美国近130万人。

Sung博士表示,该研究揭示了为什么类风湿性关节炎患者的症状大不相同,从而使得治疗变得非常困难。

“我们转向了分析血液之路,因为它可能提供一个新的生物标志物宝库,不仅可用于评估疾病活动,还可用于评估临床亚组、风险因素和治疗反应的预测因素,从而补充当前的标准实验室检测,”Sung博士解释道。

妙佑医疗国际风湿病学科的一位临床风湿病学家John Davis III医学博士对炎症性关节炎有着特殊的兴趣。他表示,患者的类风湿性关节炎疾病活动并不仅仅是通过症状来表现的。他说,提供可解释的预测可以改善类风湿性关节炎的临床治疗。Davis医生是该研究的联合资深作者。

“我们的研究强调了探查哪些生化功能在该疾病发生和发展期间被改变的重要性,”Davis医生说。“为此,代谢组学平台可以为发现新的生物标记物提供独特的机会。”

利用人工智能预测类风湿性关节炎的疾病活动

在该研究中,Sung博士和Davis医生使用其机器学习算法对128份类风湿性关节炎患者的血浆样本进行了代谢组学分析。代谢组学是对细胞、生物流体和组织内的小分子(称为代谢物)的大规模研究。血液中的代谢物水平受到各种因素的影响,包括遗传、炎症、饮食甚至肠道微生菌群。

研究人员确定了将患者分为两个对照疾病活动组的33种代谢物。值得注意的是,在以前的研究中发现,这些确定的代谢物中有一些对类风湿性关节炎具有促炎或抗炎作用。

“我们发现,疾病活动性较高和较低的患者血液中的代谢物有所不同,”Sung博士解释道。“因此,这基本上意味着视患者类风湿性关节炎的疾病活动情况而定(他们是处于缓解期还是处于疾病图谱的另一极端,而可能正在遭受巨大的痛苦),他们的血液中漂浮着不同的生化物质。其中一些生化物质是人体内不要保有太多的分子,但还有一些是要维持跟进的分子。这一观察结果让我们想弄明白血液生化特征是否能预测患者的疾病活动评分。”

接下来,研究人员发现51种代谢物与疾病活动评分28(或称为DAS28-CRP)显著相关,该评分是衡量类风湿性关节炎患者疾病活动的标准指标。这些代谢物是在控制了年龄、性别和用药史因素后确定的。

“代谢组学可以筛查出近1000种代谢物,数量太多以至于无法跟踪,”Davis医生说。“通过将这个列表缩小到51种代谢物,我们在发现和验证组中获得了DAS28-CRP的合理预测。我们的研究首次利用血浆代谢组学检测的生化特征来预测定量疾病活动。”

通过团队合作提高患者的治疗结果

研究人员表示,该研究凸显了计算生物学家和临床医生之间为解决复杂医学问题而必不可少的合作。他们强调了创建数据驱动工具的重要性,这些工具可以充当临床医生的可靠伙伴,而不是取代其判断力的技术。

Sung博士和Davis医生希望他们的发现能启发类风湿性关节炎的炎症和疼痛与生理代谢有何关联的未来研究。此外,这项工作为仅通过血液来诊断类风湿性关节炎疾病活动提供了一个有前途的方向,而最终目标则是提供更快、更便宜和微创的准确评估。

“血液为了解疾病提供了一个很好的窗口,特别是在不太方便对炎症组织进行活检的情况下,”Sung博士说。“要是我们能从一滴血中了解到有关患者的所有必要信息呢?然后,与患者一起,临床医生可以检查患者的数字仪表盘,发现任何可以通过饮食或药物改善的早期预警迹象或方面。妙佑医疗正在为类风湿性关节炎患者提供进阶个性化医学的正确道路上迈进。”

资金来源

这项研究工作得到了妙佑医疗国际个体化医学中心和妙佑医疗国际个体化医学中心的Mark E.和Mary A. Davis的支持。

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