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Covid的T细胞测试

引导图像©设计单元格/ Adob​​e股票

FDA已授予Covid的T细胞测试的紧急使用授权,旨在寻找先前的SARS-COV-2感染。

由西雅图的自适应生物技术开发,T检测Covid试验不会寻找抗体,以了解是否有人以前感染过。抗体可以是不完美的目标;测试得太早,免疫系统尚未将它们发布,但测试太晚,他们可能已经褪色了。

相反,Covid的T细胞试验与抗原(如冠状病毒的尖峰蛋白)与另一种免疫系统细胞上的受体匹配 - 您猜到了T细胞。

此测试可以显示有多少人真正有Covid-19,以及有关豁免权持续多久以及疫苗如何工作的信息。

t时间

对Covid的T细胞试验心脏的细胞 - 具体地,记忆T细胞 - 任务是保持先前感染的“记忆”。

如果病原体重新使用身体,则T细胞负责识别它并在适当的响应中呼叫鼻烟。内存T细胞可以曲出新的抗体以中和病毒,以及触发其他防御系统以停止感染。

当身体没有创造内存t细胞 - 如疟疾- 免疫应答受到损害,允许病原体一遍又一遍地感染你。

这些记忆T细胞位于T检测Covid试验的核心 - 它们的存储器被分析以确定您的身体是否记得SARS-COV-2感染。

与抗体不同,T细胞是甚至在抗体褪色后携带入侵者的记忆的活细胞。但是,虽然有数百个Covid-19抗体试验,但对仅识别单一病毒的特异性T细胞的测试非常困难 - 特别是当研究人员发现一些未染成病毒的人有T细胞时表现出对此的反应,可能是因为其他冠状虫病毒的感染。

所以自适应不得不紧缩很多数据发展他们的测试。

“当您考虑患者水平时,我们平均地看待300,000至40万吨的细胞,”自适应首席医务官员Lance Baldo告诉统计。“当你看一下人口级别时,我们正在寻找数亿,然后最终是数十亿的T细胞。所以它最终是一个网络规模问题。”

当问题太大时,解决方案通常是机器学习,并且自适应转向微软的邻居以提供。

“微软希望并希望进入医疗保健,”Baldo告诉统计数据。“云计算,机器学习和AI的自适应所需的专业知识。所以这是一个非常理想的合适。”

适应性和微软能够从感染SARS-COV-2,统计报告的人们进入血液样本,并且他们开始对T细胞受体的基因组进行测序,寻找与新型冠状病毒相匹配的人。

与抗体不同,T细胞是甚至在抗体褪色后携带入侵者的记忆的活细胞。

“T-Cells说一种语言,”Microsoft Research&Invubations的公司副总裁Peter Lee,告诉ABC新闻。“我们使用机器学习帮助将其转化为疾病的语言。”

在微软的机器学习算法的帮助下,他们将Covid-19患者的结果与T细胞基因组数据库的结果进行了比较,这是自适应在大流行前几年进行的。

令人惊讶的是,发现Covid-19感染的算法最终非常简单。

“这是一种病毒感染,驱动肆虐的T细胞反应,结果可以在许多人中找到完全相同的T细胞受体。这让您可以使用一个非常简单的统计方法,”微软的高级总监Jonathan Carlson Jonathan CarlsonImmunomics及其自适应策略告诉统计数据。

与该模型一起武装,T-Detect Covid测试寻找由SARS-COV-2留下的那些讲述签名受体从血液绘制。

“我们正在寻找那样的印记,就像犯罪现场调查一样,”威廉李“威廉李,一位规定T-DEVICE和血管生成基金会主席,告诉ABC新闻。

统计报告称,测试具有超过99%的特异性率,这意味着误报的可能性极低,灵敏度 - 即,正确识别真正的阳性 - 97.1%。

Covid的T细胞试验提供了长途清晰度

Covid的T细胞试验可能有助于为可能遭受痛苦的人提供追溯诊断长期影响SARS-COV-2 - 并用它,一种清晰度和关闭感。

“这么多人患有疾病,恢复过,从未有过明确的诊断,但他们遭受了这些奇怪的困难,持续症状,”李告诉ABC。“T细胞试验在这种长长的科迪尾真的非常有用,以帮助患者在他们所在的位置。”

当问题太大时,解决方案通常是机器学习,并且自适应转向微软的邻居以提供。

测试也可以告诉我们有多少人有多次Covid-19,如何快速抗体褪色,以及这意味着免疫力。

Covid的T细胞测试也可能只是开始。

“你的身体(是)世界上最精细的诊断,因为大多数时候,它都知道你所面临的并帮助你实际上明确威胁,”Baldo在接受采访时说geekwire.

虽然第一个T检测测试是用于Covid-19的,“您可以想象我们最终我们可以建立几十个,最终使用相同的平台进行数百个测试,让T细胞告诉我们他们面临的东西,或者他们面临的东西在过去。”

“这不会有可能5-10年前,”Adaptive的高级医疗总监Sudeb Dalai,通过电子邮件写了Freethink。“现在我们有流程和基础设施,我们可以为未来的指示构建。”

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