https://myadlm.org/media/press-release-archive/2025/07-july/ai-poised-to-revolutionize-lyme-disease-testing-and-treatment, 28. julij 2025
op.prevod in povzetek sta strojno prevedena in sta informativne narave.
CHICAGO — Danes bodo na dogodku ADLM 2025 (prej znanem kot Letno znanstveno srečanje AACC & Klinični laboratorijski sejem) raziskovalci predstavili krvni test, razvit s pomočjo umetne inteligence (UI), ki omogoča zgodnejše in natančnejše odkrivanje Lyme borelioze v primerjavi z obstoječimi metodami — kar bi lahko bistveno izboljšalo izide zdravljenja pri bolnikih.
Nov test za boreliozo prinaša upanje za zgodnje in učinkovito zdravljenje
Vsako leto v ZDA diagnosticirajo več kot 475.000 primerov Lyme borelioze — število, ki naj bi se še povečalo zaradi podnebnih sprememb, ki širijo območja, kjer lahko klopi preživijo. Če bolezen odkrijemo zgodaj, se dobro odziva na zdravljenje z antibiotiki. Vendar pa običajen test CDC – imenovan dvotirna serologija — v zgodnji fazi bolezni pravilno odkrije okužbo le v približno 30 % primerov. To pomeni veliko zamujeno priložnost, saj več kot polovica bolnikov, ki niso diagnosticirani ali zdravljeni v prvih tednih po okužbi, razvije dolgotrajne zdravstvene težave, kot so utrujenost, nevrokognitivne motnje in artritis.
Novi test, ki uporablja umetno inteligenco, predstavlja velik napredek. Njegova občutljivost in specifičnost presegata 90 %, »kar pomeni, da bo 9 od 10 bolnikov prejelo pravilno diagnozo in ustrezno zdravljenje, kar bistveno zmanjša tveganje za kronične bolezni,« je povedala Holly Ahern, mikrobiologinja in glavna znanstvena svetovalka pri ACES Diagnostics.
Ahern in njena ekipa so svojo raziskavo osnovali na študijah na opicah vrste rezus makak, katerih imunski odziv na bakterije, ki povzročajo boreliozo, je podoben človeškemu. Razvili so panel za odkrivanje 10 proteinov (antigenov), ki se izvaja kot en sam test. To je izboljšava v primerjavi z dvotirno metodo, ki lahko zahteva do štiri ločene teste.
Nato so analizirali vzorce krvi ljudi, vključno s 123 osebami z boreliozo in 197 zdravimi posamezniki, da bi preverili, ali bi strojno učenje lahko še dodatno izboljšalo test z zaznavanjem edinstvenih vzorcev imunskega odziva. »Ti in jaz se lahko okuživa z isto bakterijo, a vsak od naju lahko razvije drugačen protitelesni odziv nanjo,« je pojasnila Ahern. »Z uporabo teh antigenov in odločitvenega drevesnega klasifikatorja lahko zaznamo to razliko v vsakem posameznem primeru.«
Ekipa je našla algoritem, ki je izboljšal natančnost v vseh fazah bolezni in pravilno zaznal okužbo v več kot 90 % zgodnjih primerov (v primerjavi z 27 % pri standardni metodi). Upajo, da bo test — ki je po besedah Ahern relativno poceni in deluje z običajno laboratorijsko opremo — komercialno dostopen do konca leta 2026.
