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《Nature丨鉴定出长新冠的生物标记，准确率高达94%！》

  • 来源专题：战略生物资源
  • 编译者： 李康音
  • 发布时间：2023-09-29

  • 2023年9月25日，耶鲁大学医学院感染与免疫中心Akiko Iwasaki（岩崎明子）教授等研究人员在Nature发表题为Distinguishing features of Long COVID identified through immune profiling的论文。

    该研究分析长新冠患者、感染但无后遗症的感染者（康复者对照）和未感染新冠者（健康对照）之间的生物标志物差异；发现长新冠患者出现异常的T细胞活性，多种潜伏病毒（包括Epstein-Barr病毒和其他疱疹病毒）的重新激活，以及皮质醇水平的显著降低通过机器学习分析并做出的模型中，能以94%的准确度区分长新冠患者和其他人群。





    本文内容转载自“ Hanson临床科研”微信公众号。

    原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/RkjnfyfR52fx7_hJajSDEQ




  • 原文来源：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06651-y
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相关报告

  • 《新方法使得CRISPR基因编辑准确性高达98%》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：huangcui
    • 发布时间：2017-11-29
    • 在过去的五年里，CRISPR-Cas9技术因它的简单性和低成本，引发了基因编辑领域变革。但是，尽管这项技术能够可靠地发现和切割靶DNA序列片段，但是按照所希望的那样修复这种切割是一种碰运气过程。当目标就是校正DNA中导致遗传疾病的碱基变化时，高达50%的错误率是一个特别不容忽视的问题。 如今，在一项新的研究中，美国威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程教授Krishanu Saha领导的一个研究团队开发出一种能够让这种修复不那么容易地出错的新方法。相关研究结果于2017年11月23日在线发表在Nature Communications期刊上，论文标题为“Assembly of CRISPR ribonucleoproteins with biotinylated oligonucleotides via an RNA aptamer for precise gene editing”。 与标准的CRISPR技术相比，这种新方法将按照所希望的那样精确地重写DNA序列的概率提高了10倍。这些研究人员利用一种被称作RNA适配子（RNA aptamer）的分子胶组装一种完整的CRISPR修复工具包并将这种工具包运送DNA切割位点上，从而实现这种更高的修复精准度。 Saha说，“这种工具包不仅提供了分子剪刀，而且还提供了细胞修复这种DNA切割所需的正确模板。鉴于这种RNA适配子比较牢固，而且非常稳定，我们所需的就是一下子将这种工具包运送到细胞中的合适位置上。” 与现有技术相比，新方法还有其他的几项优势。首先，这种工具包仅含有非病毒试剂，这就简化了生产过程，并降低了在未来开展遗传手术临床应用时存在的安全性问题。其次，将一种RNA适配子添加到这种工具包中要比修饰Cas9蛋白更加容易，而且提供更大的灵活性。 论文第一作者、Saha实验室的研究生Jared Carlson-Stevermer说，“我们能够将其他的生物分子添加到这种工具包中，就像是将一块额外的乐高积木放入一种已经存在的结构中。” 一个这样的例子是添加荧光标记，这允许研究人员很容易地在一个细胞群体中鉴定出所有经过精确编辑的DNA序列。Saha说，“通过寻找这些荧光标签，我们能够实现98%的准确率。” 在这项新的研究中，这些研究人员利用这种新方法以显著提高的保真度校正了源自一名庞贝氏症（Pompe disease）患者的干细胞系中的一种特定突变。庞贝氏症是由复杂的糖分子在器官和肌肉组织中堆积引起的一种罕见的遗传性疾病。 Saha说，“这类遗传手术并不缺乏候选的应用对象，这是因为有上万种疾病是由较小的序列差错造成的，而这种新方法能够修复这些错误。我们的下一个目标是在动物模型中测试这种方法，并且努力重写更长的DNA片段。”
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  • 《IBM 研究团队用人工智能预测精神疾病，准确率高达 83%》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：姜山
    • 发布时间：2018-01-26
    • 雷锋网(公众号：雷锋网)消息 IBM的计算精神病学和神经成像研究小组一直在研究如何利用机器学习预测人类罹患精神疾病的风险。日前，他们刚刚公布了最新的研究成果，研究结果表明，AI对于精神疾病的评估具有重大价值。 基于2015年发表的研究成果，IBM团队用人工智能算法分别对59名受试者的语言模式进行了追踪和分析。受试者参加了一项访谈测试，访谈的记录依据词性不同被逐个拆解，然后对句子的连贯性进行评分。机器算法则根据他们的语言模式判断哪些人有罹患精神疾病的风险。受试者中有19人在两年内患上了精神疾病，其余40人则一切正常，算法预测的准确率高达83%。这套算法还能够区分近期罹患精神疾病的人群与正常人群的语言模式，并且准确率达到了72%。研究人员发现，那些有患病风险的人说话时较少使用物主代词，说出的句子也不那么连贯。 虽然这项研究目前还在进行，但它表明人工智能在预测精神疾病方面也许是一种非常有效的工具，尤其是在专业精神卫生人员比较短缺的情况下，将发挥非常重要的作用。 “我们相信这是在为心理健康从业者开发工具的道路上迈出的重要一步，有了这个工具，护理者和患者就能够在诊所以外的地方进行精神疾病评估了。”这项研究的作者Guillermo Cecchi在一篇博客文章中说道。 Cecchi表示，提前预测到患者未来几年的精神风险，有助于医护人员更好地分配资源，提供更好的精神护理。 这项研究最近发表在了《世界精神病学》杂志上，Cecchi表示，未来该研究小组还将分享更多关于其他精神健康状况的研究，包括抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森病和慢性疼痛等。
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