感染血吸虫病寄生虫的患者的血液样本含有标记疾病不同阶段的隐藏信息。在我们最近发表的研究中，我们的团队使用机器学习来揭示这些隐藏的信息，并改善感染的早期检测和诊断。

引起血吸虫病的寄生虫在两种宿主中完成其生命周期——首先在蜗牛中，然后在人类、狗和老鼠等哺乳动物中。淡水虫卵通过皮肤进入人类宿主，并在全身循环，损害多种器官，包括肝脏、肠道、膀胱和尿道。当这些幼虫到达连接肠道和肝脏的血管时，它们会发育成成虫。然后它们会释放卵，这些卵会在感染者排便时排出体外，从而继续传播周期。

由于目前的诊断依赖于检测粪便中的虫卵，医生通常会错过感染的早期阶段。当检测到虫卵时，患者已经处于疾病的晚期阶段。由于诊断率低，公共卫生官员通常会向受感染地区的人群大规模施用吡喹酮药物。然而，吡喹酮无法清除感染早期的幼虫，也无法防止再次感染。

我们的研究通过识别血液中表示活跃早期感染的隐藏信息，为改善早期检测和诊断提供了明确的途径。

人体对血吸虫病感染的反应是产生免疫反应，这种免疫反应涉及多种类型的免疫细胞，以及专门针对蠕虫和虫卵分泌或存在的分子的抗体。我们的研究介绍了两种筛查信号早期感染的抗体特征的方法。

第一种是定量和定性免疫反应特征的检测，包括各种类型的抗体及其与其他免疫细胞沟通的特征。这使我们能够识别免疫反应的特定方面，从而区分未感染患者与早期和晚期疾病患者。

其次，我们开发了一种新的机器学习方法，通过分析抗体来识别与疾病阶段和严重程度相关的免疫反应的潜在特征。我们利用感染和未感染患者的免疫谱数据对模型进行训练，并利用未用于训练的数据和来自不同地理位置的数据对模型进行测试。我们不仅确定了疾病的生物标志物，还确定了感染的潜在机制。

血吸虫病是一种被忽视的热带疾病，影响全球超过2亿人，每年造成28万人死亡。早期诊断可以提高治疗效果并预防严重疾病。

此外，与许多黑箱式的机器学习方法不同，我们的方法也是可解释的。这意味着它不仅可以简单地识别疾病的标志物，还可以提供有关疾病发展原因和方式的见解，从而指导未来的早期诊断和治疗策略。

我们鉴定出的血吸虫病感染特征在两大洲的两个地理区域内保持稳定。未来的研究可以探索这些生物标记物对其他人群的适用性。

此外，我们的研究还确定了疾病进展背后的潜在机制。我们发现，针对蠕虫表面特定蛋白质的特定免疫反应预示着感染进入了中间阶段。了解免疫系统如何应对这种尚未得到充分研究的抗原可以改善诊断和治疗。

除了提高我们对免疫系统如何应对不同感染阶段的理解外，我们的研究结果还确定了关键抗原，这些抗原可以为设计经济高效且诊断和治疗方法铺平道路。我们的下一步将包括实际部署这些策略，以便及早发现和管理疾病。

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