Un progres inovator în detectarea rapidă a septicemiei, folosind învățarea automată (machine learning) a fost scos la iveală de cercetătorii de la Hancock Lab și de la departamentul de microbiologie și imunologie din cadrul Universității British Columbia. 

Septicemia este unul dintre cei mai mari factori ce duc la deces, fiind responsabilă de unul din cinci decese din întreaga lume, inclusiv de acele decese după urma formelor severe de boală COVID-19. Însă este dificil de depistat în stadii incipiente. Are o gamă variată de simptome, printre care febră, fatigabilitate, hiperventilație și un ritm cardiac rapid, care pot fi, inițial, atribute altor boli, scrie medicalxpress.com.

„Această tehnică nouă disecă răspunsurile imune disfuncționale implicate în septicemie, așa cum nu am mai observat până acum, oferind noi informații în ceea ce privește procesele biologice implicate în septicemia de orice tip, inclusiv cea de pe urma COVID-19”, a declarat Arjun Baghela, student absolvent al Laboratorului Hancock, care a condus această analiză.

De regulă, este nevoie de 24-28 de ore înainte ca medicii și furnizorii serviciilor medicale și de îngrijire să poată fi siguri că un pacient are septicemie. Dar pentru fiecare oră de întârziere în administrarea tratamentului (de obicei, antibiotice puternice), riscul de deces crește cu până la 7,6%, subliniind astfel nevoia de detecție rapidă a septicemiei.

Pentru acest studiu, care a inclus informații clinice despre genomica pacienților de la camera de gadă, cercetătorii au examinat în total 328 de pacienți de pe patru continente. Ei au confirmat rezultatele prin reexaminarea a alte două studii mari, pentru a obține un total de 1.062 de pacienți.

Sângele de la acești pacienți a fost secvențiat genetic, procedură care a scos la iveală nivelul expresiei anumitor gene, care detemină ce proteine sunt produse și, prin urmare, a oferit informații cu privire la statusul imun (inclusiv la disfuncția sistemului imunitar) al pacienților cu septicemie.

Cercetarea a arătat că septicemia severă poate fi detectată când o persoană ajunge inițial pentru a i se acorda îngrijiri medicale. Folosind învățarea automată, un tip de inteligență artificială, cercetătorii au putut să identifice seturi de gene care prezic dacă un pacient va dobândi sau nu septicemie severă și au putut astfel să observe cinci moduri distincte (subtipuri / endotipuri) în care septicemia se poate manifesta.

Acest lucru va duce la teste care le vor permite medicilor să identifice mult mai rapid răspunsul disfuncțional al corpului la o infecție, prin măsurarea acestor biomarkeri specifici ce arată expresia anumitor gene asociate cu boala. Această tehnică are o acuratețe de 97% în identificarea oricărui tip dintre cele cinci endotipuri de septicemie care apare în cazul fiecărui pacient.