Forscher haben ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, verschiedene Infektionen und Gesundheitszustände in einer einzigen Analyse zu diagnostizieren, indem es die Genomsequenzen von Immunzellen aus Blutproben untersucht. In einer kürzlich veröffentlichten Studie, die fast 600 Teilnehmer umfasste und am 20. Februar in *Science* erschien, konnte das Tool feststellen, ob Personen gesund waren oder an COVID-19, Typ-1-Diabetes, HIV oder der Autoimmunerkrankung Lupus litten, sowie die Identifizierung jener, die kürzlich gegen die Grippe geimpft wurden. „Dies ist eine Einmal-Sequenzierungsmethode, die alle Expositionen Ihres Immunsystems erfasst“, erklärt Sarah Teichmann, Molekularbiologin an der Universität Cambridge, UK. Obwohl das Tool derzeit noch nicht für klinische Anwendungen geeignet ist, könnte eine weitere Verfeinerung es ermöglichen, Klinikern bei der Diagnose von „Zuständen, für die derzeit keine definitiven Tests vorhanden sind“, zu helfen, bemerkt der Mitautor der Studie, Maxim Zaslavsky, Informatiker an der Stanford University in Kalifornien. „Aus praktischer Sicht wäre das Ziel, ein einheitliches Modell für das Immunsystem zu haben, das Einblicke in alle Expositionen einer Person bietet und diese Informationen mit ihrer Gesundheitsversorgung verbindet“, erklärt Teichmann. „Obwohl viele Schritte erforderlich sind, um dies in Zukunft zu erreichen, haben wir mit diesem ersten Schritt Fortschritte gemacht. “ Natürliche diagnostische Fähigkeit Das Immunsystem führt ein umfassendes Protokoll über vergangene und gegenwärtige Krankheiten durch seine beiden Hauptzelltypen: B-Zellen und T-Zellen.

B-Zellen produzieren Antikörper, um Viren und schädliche Substanzen anzugreifen, während T-Zellen zusätzliche Immunantworten auslösen oder infizierte Zellen zerstören. Wenn eine Person an einer Infektion oder einer Autoimmunerkrankung leidet, bei der der Körper fälschlicherweise seine Gewebe angreift, vermehren sich ihre B-Zellen und T-Zellen und beginnen, spezifische Oberflächenrezeptoren zu produzieren. Die Analyse der Gene, die für diese Rezeptoren verantwortlich sind, kann die einzigartige Krankheits- und Infektionsgeschichte einer Person offenbaren. „Das Immunsystem ist ein inhärentes diagnostisches Werkzeug, und wenn wir verstehen, wie es funktioniert, könnten wir diesen Prozess replizieren“, sagt Victor Greiff, computergestützter Immunologe an der Universität Oslo. Aktuelle Diagnosemethoden „nutzen die Krankheitsaufzeichnungsfähigkeit des Immunsystems nur begrenzt“, erwähnt Zaslavsky, aber frühere Ansätze haben sich hauptsächlich auf Sequenzen von entweder B- oder T-Zellen konzentriert. „Die Integration von Daten aus beiden bietet einen umfassenden Überblick über die Immunaktivität und ein besseres Verständnis potenzieller Gesundheitsprobleme. “ Schnelle Sequenzierungstechniken beschleunigen genomische Diagnosen Zaslavsky und sein Team entwickelten ein KI-Tool, das sechs Modelle des maschinellen Lernens kombiniert, um Genomsequenzen zu analysieren, die sich auf kritische Regionen in B-Zell- und T-Zell-Rezeptoren beziehen und Muster zu identifizieren, die mit spezifischen Krankheiten verbunden sind.