Diagnóstico de enfermedades mediante el aprendizaje automático de las secuencias de receptores de células B y T

Área de la Ciencia:

• Inmunología
• Biología computacional
• Diagnóstico médico

Sus antecedentes:

• El diagnóstico clínico actual se basa en exámenes físicos, historia, pruebas de laboratorio e imágenes, a menudo pasando por alto la memoria del sistema inmunológico de las exposiciones a antígenos.
• Los receptores de células B y T codifican una historia detallada de los encuentros de un individuo con antígenos, lo que representa un recurso de diagnóstico en gran medida sin explotar.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco interpretativo, el aprendizaje automático para el diagnóstico inmunológico (MILAD), para la detección simultánea o precisa de múltiples enfermedades.
• Aprovechar los datos del repertorio de receptores inmunes para mejorar la detección y caracterización de enfermedades.

Principales métodos:

• Análisis de conjuntos de datos de receptores inmunes de 593 personas.
• Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para el diagnóstico inmunológico.
• Validación de la interpretabilidad del modelo mediante comparación con respuestas inmunes conocidas.

Principales resultados:

• El marco de MILAD detecta con éxito múltiples enfermedades, incluidas infecciones específicas (por ejemplo, SARS-CoV-2, influenza, VIH), trastornos autoinmunes (por ejemplo, lupus, diabetes tipo 1) y respuestas a las vacunas.
• El modelo identifica firmas inmunológicas distintas para diferentes enfermedades y cuantifica las diferencias de gravedad de la enfermedad.
• Las características interpretables del modelo se alinean con los conocimientos inmunológicos establecidos y resaltan los receptores específicos del antígeno.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático para el diagnóstico inmunológico ofrece un nuevo enfoque para el diagnóstico clínico mediante la utilización de los datos de los receptores del sistema inmunológico.
• Este marco tiene un amplio potencial para la interpretación científica y clínica de las respuestas inmunológicas, permitiendo el cribado de enfermedades simultáneas o dirigidas.
• MILAD mejora las capacidades de diagnóstico al descubrir infecciones específicas, afecciones autoinmunes y la eficacia de la vacuna a través del perfil de los receptores inmunes.