康乃爾大學的研究人員創建了
一種使用無細胞的診斷工具來區分 MIS-C 和川崎病等阿聯酋 電話號碼庫 兒童發炎性疾病。該工具還可以追蹤器官健康狀況，是在 NIH 的支持下開發的。
RNA 透過細胞死亡或主動分泌從細胞中釋放出來，並最終進入血液。康乃爾大學領導的研究小組創建了機器學習模型，利用這些無細胞 RNA 片段來診斷難以區分的兒科疾病。
此診斷工具可準確判斷患者是否患有川崎病（KD）、兒童多系統發炎症候群（MIS-C）、病毒感染或細菌感染，同時監測患者的器官健康狀況。
發炎性疾病對兒童尤其構成威脅，因為發燒和皮疹等症狀很常見，而且患者經常被誤診。如果治療不當，MIS-C 會導致心臟、肺、大腦和其他器官腫脹。同樣，川崎病（兒童獲得性心臟病的主要原因）可能導致心臟動脈瘤和心臟病發作。基於無細胞 RNA 的測試將是臨床醫生可以用來在兒童關鍵早期階段發現這些發炎狀況的第一個分子診斷工具。
研究起源和早期發現
該團隊的論文發表在《美國國家科學院院刊》。康乃爾 不同的敏捷專案管理方法 大學團隊由生物醫學工程副教授、論文的共同高級作者 Iwijn De Vlaminck 領導。主要作者是 Conor Loy，目前是 New Ventures 的 Ignite 研究員。
這些發現源於四年前開始的一項合作，利用次世代定序來描述兒童在疫情期間激增重症病例的特徵。最初，De Vlaminck 和 Loy 關注的是使用遊研究疾病的潛力，但他們發現自己對遊離 RNA 越來越感興趣，因為它提供了豐富的資訊內容。雖然無細胞 RNA 已被證明是懷孕和癌症的有效生物標記，但它的研究並不像無細胞 DNA 那麼充分。
無細胞RNA的優點
「當你分析血漿中的 RNA 時，你看到的 007 數據 是來自垂死細胞的 RNA，以及從身體任何部位的細胞釋放的 RNA，」Loy 說。 「這給你帶來了巨大的優勢。在發炎條件下，會出現大量細胞死亡。在某些情況下，細胞會爆炸，它們的 RNA 會釋放到血漿中。透過分離 RNA 並對其進行測序，我們可以發現疾病的生物標誌物，並回溯 RNA 的來源來測量細胞死亡。
合作者研究了來自患有一系列發炎的兒科患者的 370 個血漿樣本。研究小組將 RNA 轉化為 DNA，然後進行 DNA 定序，分析基因組的蛋白質編碼區域。 Loy 花了一年時間嘗試機器學習演算法來尋找樣本中的疾病特徵，基本上創建了一系列不同的工具來理解無細胞 RNA。
除了開發準確的診斷模型外，研究人員還證明，無細胞 RNA 定序可用於量化特定組織和器官的損傷，包括肝臟、心臟、內皮、神經系統和上呼吸道。
「我認為很多新穎性、技術創新和工程都在於數據分析，」德弗拉明克說。 「我們能夠量化有多少 RNA 來自不同的器官。有多少來自肝臟或血管系統中的上皮細胞。透過量化來源，我們還可以了解可能與免疫相關但發生在血管組織中的損傷過程。