IT|MIT开发出可区分病毒性和细菌性肺炎的新型纳米粒子传感器 MIT开发出可区分病毒性和细菌

肺炎可由许多不同类型的细菌和病毒引起，但没有简单的方法来确定哪种微生物引起了某个特定病人的疾病。这种不确定性使医生更难选择有效的治疗方法，因为通常用于治疗细菌性肺炎的抗生素对病毒性肺炎患者没有帮助。此外，限制抗生素的使用是遏制抗生素耐药性的一个重要步骤。
麻省理工学院(MIT)的研究人员现在设计了一种能够区分病毒性和细菌性肺炎感染的传感器，他们希望这将有助于医生选择适当的治疗方法。
“挑战在于，有很多不同的病原体可以导致不同种类的肺炎，即使有最广泛和最先进的测试，在约一半的病人中也不能确定导致某人疾病的具体病原体。如果你用抗生素治疗病毒性肺炎，那么你可能会助长抗生素的耐药性，这是一个大问题，并且病人也不会好转，”MIT健康科学与技术和电子工程与计算机科学的John和Dorothy Wilson教授及MIT科赫综合癌症研究所和医学工程与科学研究所的成员Sangeeta Bhatia说道。
研究人员表示，他们的传感器在对小鼠的研究中可以在两小时内准确区分细菌性和病毒性肺炎，并使用简单的尿液测试来读取结果。
Bhatia是这项研究的论文第一作者，该研究于当地时间6月13日发表在《Proceedings of the National Academy of Sciences》上。
感染的特征
难以区分病毒性和细菌性肺炎的一个原因是，有如此多的微生物可以引起肺炎，其中包括肺炎链球菌和流感嗜血杆菌及流感和呼吸道合胞病毒(RSV)等病毒。
在设计传感器时，研究小组决定将重点放在测量宿主对感染的反应上，而不是试图检测病原体本身。病毒和细菌感染引发的是不同类型的免疫反应，其中包括被称为蛋白酶的酶的激活，而这些酶可以分解蛋白质。MIT的团队发现，这些酶的活动模式可以作为细菌或病毒感染的标志。
人类基因组编码了500多种蛋白酶，其中许多被应对感染的细胞使用，包括T细胞、中性粒细胞和自然杀伤细胞(NK) 。由斯坦福大学医学和生物医学数据科学副教授、该论文作者之一Purvesh Khatri领导的团队收集了33个公开的呼吸道感染期间表达的基因数据集。通过分析这些数据，Khatri能确定39种似乎对不同类型的感染有着不同反应的蛋白酶。

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Batia和她的学生随后利用这些数据创建了20个不同的传感器，从而可以跟这些蛋白酶互动。这些传感器由涂有可被特定蛋白酶裂解的肽的纳米粒子组成。每个肽都被标记了一个报告分子，当肽被感染中上调的蛋白酶裂解时，报告分子被释放出来。这些报告分子最终会在尿液中排出，然后可以用质谱法分析尿液以确定哪些蛋白酶在肺部最活跃。
研究人员在五种不同的小鼠肺炎模型中测试了他们的传感器，这些模型由肺炎链球菌、肺炎克雷伯氏菌、流感嗜血杆菌、流感病毒和小鼠肺炎病毒的感染引起。
在读出尿液测试的结果后，研究人员使用机器学习来分析这些数据。通过使用这种方法，他们能够训练出能区分肺炎跟健康对照组的算法，另外还能根据这20个传感器区分出感染是病毒还是细菌。
研究人员还发现，他们的传感器可以区分他们测试的五种病原体，但准确率低于区分病毒和细菌的测试。研究人员可能追求的一种可能性是开发出不仅能区分细菌和病毒感染而且还能识别导致细菌感染的微生物类别的算法，这可以帮助医生选择最佳的抗生素来打击该类型的细菌。
基于尿液的读数也适合未来用纸条进行检测--类似于怀孕测试，这将允许进行医疗点诊断。为此，研究人员确定了五个传感器的子集，这些传感器可以使家庭检测变得更加触手可及。然而由于人类比小鼠有更多的遗传和临床变异性，所以还需要做更多的工作来确定减少后的小组是否会在人类中发挥同样的作用。