人工智能可以解释为什么每一波新冠病毒疫情对我们身体的影响都不同

时间:2022年8月18日
来源:Metabolites

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这一发现可能会让人们更好地理解和治疗那些在诊断几个月后出现疾病症状的人。

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萨里大学的科学家收集了医院患者的血液样本,发现Covid-19改变了人们的新陈代谢。研究小组观察到,Covid-19的影响随着时间的推移而变化,第一波对代谢物的破坏与第二波不同。

研究人员观察到,许多患者从Covid-19中恢复后,他们的代谢物会恢复到正常水平,但有少数人在感染后几个月继续被干扰。

该研究的主要作者、萨里大学的霍利-梅·刘易斯博士说:

约有200万人在感染新冠病毒一个月后出现症状,一年后仍有80万人出现症状。因此,很明显,这种病毒将伴随我们一段时间,因此,科学界有责任更好地理解Covid-19,以及为什么对一些人来说,症状似乎比平均时间更长。”

萨里的研究分析了前两波感染期间164名医院患者的血液样本,其中123名Covid-19患者和41名PCR检测结果为阴性的患者。19名阳性患者也提供了感染2至7个月后的样本。

通过人工智能模型,萨里研究团队确定了6种可用于识别新冠病毒的代谢物,准确率达91%。

该研究的通讯作者、萨里大学的梅兰妮·贝利教授评论道:

“据我们所知,这是第一次有证据表明,Covid-19现在对患者新陈代谢的影响与第一波不同,我们认为这是由于出现了变异。众所周知,不同的Covid变体有各种相关的症状,所以这与血液化学变化有关是有道理的。

“考虑到这一点,我们随后部署了人工智能来识别Covid-19的生物标志物,不管Covid-19浪潮如何。这可以帮助我们更好地理解所给予治疗的局限性,并帮助我们做出更好的治疗。”

文章标题

Metabolomics Markers of COVID-19 Are Dependent on Collection Wave


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