人工智能驱动的洞察力可预测器官移植的成功率

导读 在《自然医学》杂志上发表的一项研究中,来自悉尼大学韦斯特米德医学研究所 (WIMR) 和悉尼精准数据科学中心的跨学科研究团队首次确定了所...
2024-06-19 11:15:39

在《自然医学》杂志上发表的一项研究中,来自悉尼大学韦斯特米德医学研究所 (WIMR) 和悉尼精准数据科学中心的跨学科研究团队首次确定了所有主要移植器官(心脏、肺、肝脏和肾脏)共有的移植排斥分子生物标志物。

这一重大进展由悉尼大学博士生、WIMR 有志成为生物信息学家的 Harry Robertson 领导,利用机器学习以前所未有的精度预测移植结果。

罗伯逊先生说:“我们的研究表明,器官排斥存在潜在的分子途径,这些途径在不同的实体器官中是一致的。这一发现至关重要,因为它使我们能够制定策略来提高所有移植的成功率。”

通过合作,该团队创建了分子同种异体移植功能障碍全器官资源 (PROMAD),这是一份包含来自全球各地的 12,000 多个患者样本的分子图谱。该图谱将使研究人员能够与许多研究人员以前无法获得的移植数据进行交互,并鼓励全球合作。

罗伯逊先生补充道:“该图谱促成了通用血液测试的原理验证,该测试可以在移植排斥发生之前预测其可能性,从而可能为精准医疗树立新的标准,并改善全球移植接受者的治疗结果。”

WIMR 移植和肾脏研究中心副主任、该研究的资深作者 Natasha Rogers 教授强调了这些发现的实际应用。他说:“我们现在正在实验室中测试一种血液测试,这种测试很快就能让医生预测和预防器官排斥。更重要的是,我们的研究结果为将这些策略应用于其他形式的移植甚至其他疾病奠定了基础。”

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