细菌与免疫系统的免疫细胞的第一次接触很重要

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暴露于细菌（在圈内，细胞类型;外部，亚型）和它们的活化水平后从血液样品中采集的免疫细胞的所有组成成分。

第一次接触很重要 - 它们可以为整个关系过程奠定基础。对于我们的免疫系统细胞在第一次遇到新细菌时形成的印象也是如此。利用这种洞察力，魏茨曼科学研究所的研究人员已经开发出一种算法，可以预测结核病等疾病的发病。这项研究的结果最近发表在Nature Communications上。

Roi Avraham博士在该研究所的生物调节部门进行了这项研究，他解释说：“当免疫细胞和细菌相遇时，可能会有一些结果。免疫系统可以杀死细菌;细菌可以克服免疫防御;或者在结核病这类疾病的情况下，这种细菌可能会处于休眠状态多年，有时会在稍后阶段引起疾病，有时甚至可以暂时休眠。我们认为选择其中一条路径的交界处早在以下情况发生─感染后24-48小时。“

科学家首先测试了免疫细胞和细菌之间的真实会议- 这次是在血液样本（含有免疫细胞）和沙门氏菌之间。由Drs带领。研究小组在Avraham小组中使用了Noa Bossel Ben Moshe和Shelly Hen-Avivi，他们使用了近年来在Weizmann研究所和其他地方开发的方法，对数千个细胞中的基因活性进行测序。换句话说，他们可以看到每个细胞看起来像沙门氏菌细菌的反应，他们可以绘制每个细胞的激活情况。这确实揭示了标准实验室测试中未见的模式，并且似乎证实了他们的假设 - 确实存在差异，使他们能够追踪从初始会议到后期结果的响应。

然而，这种单细胞测序仍局限于专门的实验室。该小组询问是否有办法将他们的结果与真实患者的实时血液检查联系起来。为此，他们转向他们关于沙门氏菌感染和免疫反应的单细胞数据库，并开发了一种基于称为解卷积的方法的算法，然后使他们能够从标准数据集中提取相似的信息。该算法使用标准血液测试中可获得的信息，并推断实验中各个血细胞的特性。“我们开发的算法，”Bossel Ben Moshe说，“不仅可以定义参与反应的免疫细胞集合，还可以揭示它们的活动水平，从而揭示免疫反应的潜在强度。”

该算法的第一个测试是在荷兰健康人的血液样本中。在实验室培养皿中用沙门氏菌感染这些样品，并记录免疫应答。与现有基因组分析方法的比较表明，标准方法没有发现组间的差异，而该组开发的算法揭示了与后来细菌杀灭能力的变化相关的重要算法。

然后该小组询问是否可以使用相同的算法来诊断结核病的发病，结核病是由通常选择第三种方式 - 休眠的细菌引起的 - 因此可以隐藏在体内多年。世界上有三分之一的人口携带结核菌，但其中只有一小部分真的生病了。尽管如此，每年仍有大约200万人死于这种疾病，主要发生在中国，俄罗斯和非洲的欠发达地区。研究人员转向另一个数据库 - 一个跟踪患者和携带者两年的英国数据库 - 因此该小组可以将算法应用于两组的血液检测结果，以及从载体到疾病发作的子集在那个时期。

研究人员发现，称为单核细胞的免疫细胞活性水平可用于预测疾病的发病或病程。“该算法基于免疫细胞和沙门氏菌的'第一印象' ，导致与结核分枝杆菌非常不同的疾病类型，”Hen-Avivi说。“尽管如此，我们早期能够预测哪些携带者会发展出这种疾病的活跃形式。”

一旦出现结核病症状，患者必须在9个月内服用三种不同的抗生素，并且抗生素耐药性在这些细菌中变得猖獗。“如果那些有活动性疾病风险的人可以在细菌负荷较小时被识别出来，那么他们恢复的机会就会更好，”亚伯拉罕说。“在结核病流行的国家，国家医疗系统可能有更好的方法来减少疾病和疾病的发生率，同时降低治疗费用。”

研究人员打算继续进行这项研究 - 扩展他们自己的结核病和其他病原体数据库，以便改进算法并开发工具，以便将来可用于预测谁将发展为完全 -吹病。通过改进的算法，进一步的研究途径可以导致预测许多传染病的过程的方法。#清风计划#
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