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研究人员使用动物园的血液样用来改善计算机辅助疾病的预后

导读 Saeller和来自Saarbrücken的人类遗传学家Eckart Meese分析了21只动物的血液样本,而不是检查人类患者的组织和数据。动物园主任理查德

Saeller和来自Saarbrücken的人类遗传学家Eckart Meese分析了21只动物的血液样本,而不是检查人类患者的组织和数据。动物园主任理查德弗兰克在2016年至2018年的常规检查中收集了血液,并将其提供给科学家。事实上,这些科学家通常会研究人体血液中发生的生物标志物,以便更早地识别肺部肿瘤或阿尔茨海默氏症和帕金森症等疾病。“Micro-RNA非常适合这种情况,”Andreas Keller说。

“这些是核糖核酸中特定分子的短片段,在基因控制中起着重要作用。为了找到这些部分,研究人员使用现代生物信息学方法,包括机器学习,一种人工智能方法。来自两个萨尔动物园的动物可以提供帮助的挑战。“每个(人类)患者收集多达2000万个数据点。机器学习方法识别典型的模式,例如肺肿瘤或阿尔茨海默病。然而,人工智能难以了解哪些生物标记模式是真实的,哪些只是适合各自的临床图像。“这是动物的血液样本发挥作用的地方。

“如果生物标志物在进化上是保守的,也就是在其他物种中以相似的形式和功能发生,那么它更有可能是一种有弹性的生物标志物,”凯勒教授解释说。出于这个原因,研究人员分析了从动物身上采集的血液样本中的残留物。从19种动物中共采集了21个样本,包括浣熊和洪堡企鹅。“这些新发现现已纳入我们的计算机模型中,将有助于我们在未来更准确地识别正确的生物标志物,”Keller解释道。

来自萨尔布吕肯的研究人员在着名期刊Nucleic Acids Research上发表了他们的研究结果。此外,他们还建立了一个数据库,在该数据库中他们也输入了当前的结果。到目前为止,科学家已经检查了总共40只动物的血液,包括蟒蛇和袋鼠。来自世界各地的科学家现在可以访问这些数据。该研究项目得到了萨尔州政府的财政支持。

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