Израильские ученые из Института Вейцмана считают, что точно так же, как первое впечатление играет важную роль в развитии дальнейших отношений между людьми, иммунные клетки формируют иммунный ответ при встрече с новым микробом.
Понимание этого механизма стало толчком к разработке нового алгоритма, который поможет спрогнозировать развитие таких инфекций, как туберкулез.
О новом явлении подробно рассказал ведущий автор научной работы из Отдела биологической регуляции института профессор Авраам: «При встрече иммунной клетки и бактерий, как правило, бывает три исхода: иммунная система убивает бактерию; микроорганизм преодолевают природную защиту; или, если речь идет, например, о туберкулезе, патоген может пребывать в дремлющем состоянии долгие годы. Периодически это приводит к развитию болезни со временем, а иногда инфекционный агент навсегда остается в неактивном статусе. Мы пришли к выводу, что тип поведения бактерии определяется в течение 1-2 суток после инфицирования.
Бен Моше, Ноа Боссел и Шели Хен-Авиви, работающие в команде Авраама, начали исследование с изучения взаимодействия иммунных клеток, выделенных из крови, с сальмонеллами. Используя недавно разработанную методику, они секвентировали генную активность тысяч лейкоцитов, чтобы оценить, как встреча с сальмонеллой изменила клетки, после чего сопоставили профили каждой из них. Это процесс помог выявить закономерность, которая не отображалась в ходе стандартного лабораторного тестирования. И она, по всей видимости, подтвердила гипотезу, согласно которой существует различие между первой и последующими реакциями иммунных клеток на патогенные агенты.
Надеясь найти связь между полученными результатами и профилями крови реальных людей в режиме реального времени, ученые вывели алгоритм, позволивший им извлечь необходимую информацию из конкретных кровяных клеток. Новый метод не только определяет совокупность клеток иммунной системы, участвующих в реакции, но и показывает уровень их активности, из чего можно понять и спрогнозировать интенсивность иммунной реакции. Изначально разработку проверили на образцах крови здоровых жителей Нидерландов. Взятая кровь была инфицирована сальмонеллой в чашке Петри, после чего ученые зафиксировали интенсивность иммунного ответа.
Сравнив полученную информацию с результатами существующих геномных анализов, ученые пришли к выводу, что применявшиеся ранее методики не показали разницы между группами испытуемых, в то время как алгоритм израильских ученых позволил обнаружить существенные различия в иммунных клетках, связанные с изменением их противобактериальной активности со временем. После этого ученые проверили, можно ли применять новый метод для диагностирования туберкулеза, вызываемого патогеном, часто выбирающим третий путь поведения и скрывающимся в организме долгие годы.
Две трети жителей планеты являются носителями туберкулезной палочки, хотя лишь небольшой процент из них заболевает туберкулезом. Тем не менее, два миллиона человек каждый год погибают от этой инфекции.
Израильские исследователи применили свой алгоритм к результатам анализов крови, находящихся в британской базе данных, а затем к результатам анализов больных людей и носителей бактерии в течение 2 лет. Они выяснили, что уровень активности моноцитов (тип иммунных клеток) может предсказать начало или течение болезни.
«Основой алгоритма стали «первые впечатления» моноцитов после встречи с сальмонеллой, вызывающей совершенно другой тип болезни, чем тот, что вызывает туберкулезная палочка», - сказала Хен-Авиви. – «Однако нам удалось спрогнозировать на ранней стадии, что у носителя заболевание разовьется в активной форме».
После появления симптомов больные туберкулезом должны принимать комбинацию антибактериальных препаратов целых 9 месяцев. Такое лечение привело к развитию резистентности у туберкулезных бактерий. Возможность идентифицировать больных, подверженных риску активной формы заболевания, на стадии низкой бактериальной нагрузки, позволяет повысить их шансы на выздоровление.
Ученые планируют расширить имеющуюся базу данных по туберкулезной палочке и другим болезнетворным агентам, с целью усовершенствования алгоритма и разработки методик, которые впоследствии можно будет применять для прогнозирования течения инфекционных болезней.
