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华西医院团队在柳叶刀子刊《EbioMedicine》上发表原创文章
发布时间:2019-3-20 14:34:45         点击:281         作者:白浩

    近日,我院李为民教授团队、应斌武教授团队联合加拿大多伦多大学张兆雷教授在综合性期刊《EbioMedicine》上发表了一篇题为“Integrating exosomal microRNAs and electronic health data improved tuberculosis diagnosis”的研究论文,并被杂志评为封面亮点文章。《EbioMedicine》是柳叶刀旗下首个OA子刊,2018年获得首个影响因子即为6.183。该论文的第一作者是我院实验医学科博士研究生胡雪姣。
    结核病已超越艾滋病成为第一大致死性感染性疾病,然而目前实验室检查方法远不能满足临床诊疗需求,亟需探索新的策略来提高结核病的早期诊断水平。2014年,世界卫生组织推荐优先从容易获取的非痰标本(例如血液样本)中寻找新的分子标志物用于快速检测结核病。外泌体容易通过血脑屏障,从病变部位释放到外周血循环中,已成为许多疾病中分子标志物的来源。外泌体miRNAs具有丰度高、稳定性好以及广泛调控的特点,研究表明它们可客观反映颅内病变情况,因此有望成为结核性脑膜炎的新型微创性诊断分子标志物,但目前相关报道较为罕见。本研究主要利用患者外周血差异性外泌体miRNAs标志物与电子病历资料,基于机器学习技术构建结核性脑膜炎诊断模型。
    研究结果显示,外泌体miR-20b、miR-191和miR-486可能是结核性脑膜炎的新型微创性诊断标志物;进一步发现联合电子病历和miRNAs构建机器学习模型能取得最佳诊断效能,在独立的验证队列中,其对结核性脑膜炎的诊断AUC可达0.97,而只使用电子病历的模型AUC仅为0.67。该研究为外泌体miRNAs成为结核性脑膜炎潜在的微创性分子标志物提供了新的证据,具有重要的临床意义和实际应用价值。该研究首次在结核病领域采用机器学习算法整合外泌体miRNAs和电子病历构建新型诊断模型,这种新的研究模式能够大幅度提高传统电子病历模型的诊断效能,为疑难结核病的诊断研究提供了新的思路。

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