В недавнем исследовании, опубликованном на сервере препринтов The Lancet SSRN, группа исследователей из Китая сообщила о разработке, основанного на машинном обучении диагностического метода, для выявления туберкулеза и лекарственно-устойчивого туберкулеза с помощью масс-спектрометрии с лазерной десорбцией/ионизацией на наночастицах (NPELDI MS) для определения метаболических характеристик образцов сыворотки крови.
После COVID-19 туберкулез является самой распространенной причиной смерти от инфекционного агента, а появление лекарственно-устойчивых форм микобактерий туберкулеза усугубило проблемы общественного здравоохранения. К сожалению, статистика показывает, что около 40% случаев туберкулеза не диагностируются вовремя для своевременного лечения.
Современные методы выявления туберкулеза включают иммунологические исследования, определение этиологического агента по мазкам мокроты, бактериологические и молекулярно-биологические методы. Хотя исследование мазка мокроты проводится быстро, его специфичность и чувствительность в выявлении туберкулеза низки, в то время как культивирование микобактерий, являющееся более точным, требует более длительного времени и затруднительно для широкомасштабного выявления больных туберкулезом в стационарах общего профиля. Кроме того, молекулярная диагностика туберкулеза и туберкулеза, устойчивого к рифампицину, по образцам мокроты представляет собой проблему из-за высокой стоимости и различной чувствительности к внелегочному туберкулезу. Поэтому необходимо разработать эффективный метод тестирования с высокой чувствительностью и специфичностью, который можно было бы использовать для быстрого выявления туберкулеза и лекарственно-устойчивого туберкулеза.
В данном исследовании ученые разработали платформу NPELDI MS с алгоритмами машинного обучения для одновременного выявления туберкулеза и лекарственно-устойчивого туберкулеза на основе метаболических профилей сыворотки крови. Паразитируя в макрофагах, M. tuberculosis влияет на метаболизм хозяина, а метаболиты, образующиеся в результате различных метаболических реакций, указывают на ответ на изменения окружающей среды, протеомные и геномные изменения. Идентификация и количественная оценка этих метаболических профилей может быть использована для выявления и диагностики.
Для данного обсервационного исследования исследователи отобрали 110 пациентов с легочным туберкулезом и 118 здоровых людей в период с 2020 по 2021 год. Туберкулез был диагностирован на основании положительных мазков мокроты, культур M. tuberculosis, обнаружения нуклеиновых кислот M. tuberculosis, рентгенографии грудной клетки и гистопатологической диагностики легких. Для классификации больных туберкулезом использовался тест на лекарственную чувствительность или тест Gene Xpert на резистентность M. tuberculosis к рифампицину.
Образцы сыворотки были собраны для анализа NPELDI MS для определения метаболических профилей, которые затем были обработаны с помощью алгоритмов машинного обучения для выявления биомаркеров лекарственно-чувствительного и лекарственно-устойчивого туберкулеза. Результаты показали, что метод машинного обучения на основе данных NPELDI MS позволил отличить больных туберкулезом от здоровых людей с чувствительностью 85% и специфичностью 100%. Метод также смог отличить пациентов с туберкулезом, чувствительным к рифампицину, от пациентов с резистентным к рифампицину туберкулезом с чувствительностью 87,5% и специфичностью 85,7%.
Биомаркеры метаболитов, использованные для выявления туберкулеза и лекарственно-устойчивого туберкулеза, включали липиды, такие как моноглицерид, фосфатидилхолин, церамид, триглицерид, холестериловый эфир, аминокислоты, фосфаты, октакозановая кислота и другие соединения. Анализ биомаркеров показал, что инфекции M. tuberculosis дисрегулируют пути метаболизма липидов, такие как метаболизм сфинголипидов и глицерофосфолипидов. Фосфаты, такие как никотинамид аденин динуклеотид фосфат и трансгептапренил дифосфат, были аномально повышены, и напротив, концентрация глутатиона была ниже у больных туберкулезом.
Биомаркеры, используемые для дифференциации пациентов с туберкулезом, включали мочевую кислоту, таурин, аскорбиновую кислоту и гомоцистеин, которые были повышены у пациентов с резистентным к рифампицину туберкулезом. Исследователи считают, что аминокислоты, такие как гомоцистеин и таурин, могут указывать на лекарственно-устойчивый туберкулез, поскольку они связаны с антиоксидантной и мембраностабилизирующей активностью. Считается, что эти аминокислоты защищают печень от токсического воздействия противотуберкулезных препаратов, таких как рифампицин и изониазид. Гомоцистеинемия - повышение уровня гомоцистеина в сыворотке или плазме крови - часто отмечается во время противотуберкулезной терапии.
Исследование имело несколько ограничений, таких как малый размер выборки пациентов с рифампицин-резистентным туберкулезом, поскольку в анализ для определения биомаркеров, позволяющих отличить пациентов с лекарственно-устойчивым туберкулезом от пациентов с лекарственной чувствительностью, были включены только 58 образцов сыворотки крови, из которых 28 были получены от пациентов с чувствительностью к рифампицину. Это могло повлиять на точность диагностики.
Подводя итог, можно сказать, что полученные результаты позволили определить панели биомаркеров и метаболические профили сыворотки крови с высокой специфичностью и чувствительностью, а также дифференцировать пациентов с резистентным к рифампицину туберкулезом от пациентов, чувствительных к рифампицину. Алгоритмы машинного обучения и метод NPELDI MS могут быть ценным инструментом в раннем и точном выявлении туберкулеза.
