대사체와 임상 지표를 기계 학습과 결합하면 얼룩을 정확하게 감지할 수 있는 유망한 진단 마커가 제공됩니다.

BMC 전염병 22권, 기사 번호: 707(2022) 이 기사 인용

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결핵(TB)은 코로나19가 전 세계적으로 유행하기 전까지 오랜 기간(2014~2019년) 전 세계적으로 가장 치명적인 전염병이었으며, 여전히 전 세계 사망 원인 10위 중 하나입니다. 세계적으로 결핵 환자와 사망 사례가 이렇게 많은 중요한 이유 중 하나는 특히 일부 도말 음성 폐결핵(SNPT) 사례의 경우 일반적인 검출 방법을 사용하여 결핵을 정확하게 진단하는 것이 어렵기 때문입니다. 대사체와 기계 학습의 급속한 발전은 결핵의 정밀 진단을 위한 좋은 기회를 제공합니다. 그러나 도말 양성 및 도말 음성 폐결핵(SPPT/SNPT)의 정밀 진단을 위한 대사산물 바이오마커는 아직 밝혀지지 않은 상태입니다. 이 연구에서 우리는 대사체학 및 임상 지표를 기계 학습과 결합하여 SPPT 및 SNPT 환자의 정확한 식별을 위한 새로운 진단 바이오마커를 선별했습니다.

비표적 혈장 대사체 프로파일링은 27명의 SPPT 환자, 37명의 SNPT 환자 및 대조군에 대해 수행되었습니다. 그런 다음 직교 부분 최소 제곱 판별 분석(OPLS-DA)을 수행하여 세 그룹 간의 차등 대사 산물을 선별했습니다. Metaboanalyst 5.0, "caret" R 패키지, "e1071" R 패키지 및 "Tensorflow" Python 패키지를 사용하여 대사산물 강화 경로, 랜덤 포레스트(RF), 지원 벡터 머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론 신경망(MLP)을 각각 수행했습니다.

대사체 분석에서는 SPPT 및 SNPT 환자의 혈장에서 지방산 및 아미노산 대사산물이 상당히 농축된 것으로 나타났으며, 여기서 SPPT 샘플은 지방산 및 아미노산 대사에 더 심각한 기능 장애를 나타냈습니다. 추가 RF 분석을 통해 SPPT, SNPT 환자 및 대조군을 높은 정확도(83~93%)로 식별하기 위한 10가지 특징(2개의 지질/지질 유사 분자, 7개의 유기산/유도체, 1개의 임상 지표)을 포함하는 4개의 최적화된 진단 바이오마커 조합이 밝혀졌습니다. ), 이는 SVM과 MLP에 의해 추가로 검증되었습니다. 그 중 MLP는 세 그룹의 동시 정밀 식별(94.74%)에서 최고의 분류 성능을 보여 RF/SVM에 비해 MLP의 장점을 어느 정도 제시했습니다.

우리의 연구 결과는 SPPT 및 SNPT 환자의 혈장 대사 특성을 밝히고, 다양한 유형의 결핵의 정밀 진단을 위한 몇 가지 새롭고 유망한 진단 마커를 제공하며, 빅 데이터에서 바이오마커를 선별하는 데 기계 학습의 잠재력을 보여줍니다.

동료 검토 보고서

WHO 보고서에 따르면 결핵(Mtb)에 의한 결핵(TB)은 코로나19가 전 세계적으로 유행하는(2020~2021) 때까지 오랜 기간(2014~2019) 전 세계적으로 가장 치명적인 감염병이었습니다[1]. 매년 약 1,000만 건의 새로운 결핵 환자가 발생했습니다[2, 3]. 국가신고질병보고시스템(NNDRS)에서 수집한 데이터에 따르면, 2011년부터 2020년까지 신장의 연간 발생률은 169.05/100,000이고 카슈가르에서 보고된 PTB(폐결핵)의 연간 평균 발생률은 450.91/100,000이었습니다[4] . 전 세계적으로 결핵 환자와 사망 사례가 이렇게 많은 이유는 무엇입니까? 그 이유 중 하나는 결핵의 정확한 진단이 어렵기 때문이며, 특히 다른 폐질환과 유사한 증상을 보이는 일부 도말음성폐결핵(SNPT)의 경우 특히 그렇습니다[5, 6]. 일부 국가/지역에서는 SNPT 환자가 전체 결핵 사례의 50% 이상을 차지하기도 합니다[7].

현재 세 가지 일반적인 방법(가래 도말 현미경 검사, 가래 배양 검사 및 Xpert MTB/RIF 분석)이 대부분의 결핵 환자에 대해 상대적으로 정확한 진단을 달성할 수 있지만 여전히 몇 가지 단점이 있습니다(예: 가래 도말 현미경 검사에 대한 민감도가 상대적으로 낮음, 가래 배양에는 시간이 많이 걸리고 Xpert의 경우 상대적으로 높은 비용이 발생하므로 일부 위음성/양성 사례가 발생할 수 있습니다[1, 6, 8,9,10]. 진단 실패로 인해 치료가 지연되고 치료 효과가 떨어지며 치료 비용이 높아질 수 있습니다 [11, 12]. 오늘날 다양한 유형의 결핵을 시기적절하고 정확하게 감지하는 방법은 글로벌 결핵 통제에 있어 중요한 과제로 남아 있습니다.