Istraživači su kreirali alat veštačke inteligencije (AI) sposoban da dijagnostikuje razne infekcije i zdravstvena stanja u jednoj analizi, ispitivanjem genetskih sekvenci imunoloških ćelija iz uzoraka krvi. U nedavnom istraživanju koje je uključivalo skoro 600 učesnika, objavljenom u časopisu *Science* 20. februara, alat je mogao da odredi da li su pojedinci zdravi ili zahvaćeni COVID-19, dijabetesom tipa 1, HIV-om ili autoimunom bolešću lupus, kao i da identifikuje one koji su nedavno vakcinisani protiv gripa. “Ovo je metoda sekvenciranja koja jedanput hvata sve izloženosti vašeg imunološkog sistema, ” izjavila je Sara Teihman, molekularni biolog sa Univerziteta u Kembridžu, Velika Britanija. Iako alat još nije pogodan za kliničke primene, dalja usavršavanja mogla bi mu omogućiti da pomogne kliničarima u dijagnostici “stanja koja trenutno nemaju definitivne testove, ” napominje koautor studije Maksim Zaslavski, računarski naučnik sa Univerziteta Stanford u Kaliforniji. “Sa praktične tačke gledišta, cilj bi bio imati ujedinjeni model imunološkog sistema koji može pružiti uvid u sve izloženosti osobe i povezati te informacije sa njihovom zdravstvenom zaštitom, ” objašnjava Teihman. “Iako je potrebno mnogo koraka da se ovo postigne u budućnosti, napredovali smo s ovim inicijalnim korakom. ” Prirodna dijagnostička sposobnost Imunološki sistem vodi sveobuhvatan zapis o prošlim i sadašnjim bolestima putem svojih dva osnovna tipa ćelija: B ćelija i T ćelija.

B ćelije stvaraju antitela za ciljanje virusa i štetnih supstanci, dok T ćelije pokreću dodatne imunološke odgovore ili uništavaju zaražene ćelije. Kada pojedinac pati od infekcije ili autoimunog poremećaja u kojem telo pogrešno napada sopstvena tkiva, njegove B ćelije i T ćelije se proliferiraju i počinju proizvoditi specifične površinske receptore. Analiza gena odgovornih za ove receptore može otkriti jedinstvenu istoriju bolesti i infekcija osobe. “Imunološki sistem je inherentni dijagnostički alat, a ako shvatimo kako funkcioniše, mogli bismo replicirati taj proces, ” kaže Viktor Grejf, kompjuterijski imunolog sa Univerziteta u Oslu. Trenutne dijagnostičke metode “koriste evidenciju izloženosti bolesti imunološkog sistema u ograničenoj meri, ” pominje Zaslavski, ali su prethodni pristupi uglavnom bili fokusirani na sekvence ili B ili T ćelija. “Integracija podataka iz oba tipa pruža sveobuhvatan uvid u imunološku aktivnost i bolje razumevanje potencijalnih zdravstvenih problema. ” Brze metode sekvenciranja ubrzavaju genomske dijagnoze Zaslavski i njegov tim razvili su AI alat koji kombinuje šest modela mašinskog učenja za analizu genetskih sekvenci koje se odnose na ključne regione u B-celičnim i T-celičnim receptorima, identifikujući obrasce povezane sa specifičnim bolestima.