Raziskovalci so ustvarili orodje umetne inteligence (UI), sposobno diagnosticirati različne okužbe in zdravstvene težave v eni analizi z obravnavanjem genetskih sekvenc imunskih celic iz vzorcev krvi. V nedavni študiji, ki je vključila skoraj 600 udeležencev in bila objavljena v reviji *Science* 20. februarja, je orodje lahko določilo, ali so bile osebe zdrave ali prizadete zaradi COVID-19, sladkorne bolezni tipa 1, HIV-a ali avtoimune bolezni lupus, prav tako pa je prepoznalo tiste, ki so se nedavno cepili proti gripi. “To je metoda enkratnega sekvenciranja, ki zajame vse izpostavitve vašega imunskega sistema, ” pravi Sarah Teichmann, molekularna biologinja na Univerzi v Cambridgeu v Veliki Britaniji. Čeprav orodje še ni primerno za klinične aplikacije, bi lahko nadaljnje izboljšave omogočile, da bi pomagalo kliničarjem pri diagnosticiranju “stanov, ki trenutno nimajo definitvih testov, ” opozarja soavtor študije Maxim Zaslavsky, računalniški znanstvenik z Univerze Stanford v Kaliforniji. “Z praktičnega vidika bi bil cilj imeti enoten model za imunski sistem, ki bi lahko zagotavljal vpoglede v vse izpostavitve posameznika in povezal te informacije z njihovim zdravstvenim varstvom, ” pojasnjuje Teichmann. “Čeprav je za dosego tega v prihodnosti potrebnih še veliko korakov, smo napredovali s tem prvim korakom. ” Naravna diagnostična sposobnost Imunski sistem ohranja celovit zapis preteklih in sedanjih bolezni prek svojih dveh osnovnih tipov celic: B celic in T celic.

B celice ustvarjajo protitelesa, ki targetirajo viruse in škodljive snovi, medtem ko T celice sprožijo dodatne imunske odzive ali uničijo okužene celice. Ko posameznik trpi za okužbo ali avtoimunsko motnjo, pri kateri telo napačno napada svoje tkiva, se njihove B celice in T celice proliferirajo in začnejo proizvajati specifične površinske receptorje. Analiza genov, odgovornih za te receptorje, lahko razkrije edinstveno zgodovino bolezni in okužb posameznika. “Imunski sistem je inherentno diagnostično orodje, in če razumemo, kako deluje, bi lahko ta postopek ponovili, ” pravi Victor Greiff, računalniški imunolog na Univerzi v Oslu. Obstoječe diagnostične metode “omejeno izkoriščajo zapis izpostavljenosti bolezni imunskega sistema, ” omenja Zaslavsky, vendar so se prejšnji pristopi predvsem osredotočili na sekvence bodisi B celic bodisi T celic. “Integracija podatkov iz obeh omogoča celosen pogled na imunološko aktivnost in boljše razumevanje potencialnih zdravstvenih težav. ” Hitra sekvenciranja pospešujejo genomsko diagnostiko Zaslavsky in njegova ekipa so razvili orodje UI, ki združuje šest modelov strojnega učenja za analizo genetskih sekvenc, povezanih s kritičnimi regijami receptorjev B celic in T celic, ter prepoznava vzorce, povezane s specifičnimi boleznimi.