首创的全肺模拟器有助于预测结核病的新疗法

发布时间：2022-11-29 19:39:12 栏目：生活

导读 密歇根大学的一个研究小组可能已经发现了一个世纪以来首次推进结核病新疗法和疫苗的秘密：数学。通过应用机器学习算法，利用复杂的数学和计

密歇根大学的一个研究小组可能已经发现了一个世纪以来首次推进结核病新疗法和疫苗的秘密：数学。

通过应用机器学习算法，利用复杂的数学和计算公式，并编写数十万行计算机代码，UM医学院的应用数学家创建了一个开创性的全肺模拟，能够在肺结核感染期间重现肺，淋巴结和血管中的活动。



首创的此类研究代表了二十多年的工作，以了解该疾病在人类中的行为。研究人员现在正在使用它进行虚拟临床试验，以测试新的药物方案和开发新的疫苗方法，这是自1921年开发第一种疫苗以来从未做过的事情。

“以前从来没有人能够做到这一点，”数学生物学家Denise Kirschner博士说，他领导着一个研究结核病计算免疫学的实验室。

“因为我们准确地说明了从分子水平到细胞水平再到整个器官水平发生的疾病动态，我们能够确定哪些药物方案和哪些剂量将更好地治疗导致结核病的细菌，以及哪些疫苗在预防感染方面最有效。

这项工作很重要，因为众所周知，由于肉芽肿(球形，肿瘤样免疫细胞簇)的性质，结核病的治疗具有挑战性，这些肉芽肿(球形，肿瘤样免疫细胞簇)在肺部入侵细菌周围形成，作为身体免疫反应的一部分。Kirschner解释说，它们的形成，生长，传播和命运是建模和理解如何有效治疗结核病的关键，模拟为研究人员提供了前所未有的视角。

“我们的目标是开发更好的治疗方法和疫苗，因为一个世纪前开发的治疗方法和疫苗不再保护人们，”她说，并指出最近在华盛顿和加利福尼亚州报告的结核病例增加，作为一个例子，没有一个地方可以免受这种疾病的重新出现。“这是一种可以根除的疾病，但如果我們沒有資源和理解，我們就無法解決它。

Kirschner的团队目前正在与美国国立卫生研究院(NIH)，比尔和梅琳达盖茨基金会和英国威康信托基金会合作，以确定在更短的时间内表现更好的治疗方法，副作用更少，所需药物更少。

例如，目前的治疗方案要求结核病患者在六到九个月内服用四种药物。未能完成处方抗生素的整个疗程会使结核病菌株产生耐药性，从而产生更大的问题。

研究人员使用模拟 - 基于健康猴肺的数字化模型，并依赖于匹兹堡大学结核病非人灵长类动物中心(由JoAnne Flynn领导)进行的实验的大量生物数据 - 研究人员跟踪免疫反应期间肺部内部的活动，以准确了解不同的药物如何渗透和分布以杀死负责感染的细菌。该技术的早期结果也用于测试新的候选疫苗，将于明年公布。