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我们团队现在建立了蛋白质大数据新数据结构,叫DIAtensor (DIAT)。有了这样数据结构,就可以很方便将蛋白质大数据进行视觉化、转换为各种格式,并且进行深度学习,回答生物医学健康相关问题。
下面列举几个案例,第一是新冠疫情刚开始阶段,我们与浙江省恩泽医院、迪安凯莱谱一起合作的项目。
据统计大概80%感染新冠是轻症,绝大部分轻症患者只要居家隔离,吃简单抗病毒药物,就可以得到有效治疗,直至自愈,甚至不经过治疗也可以痊愈。
但有20%症状新冠患者会出现非常不好情况,呼吸困难,如果不吸氧、不用呼吸机就可能死亡。如果能够及早发现重症患者,就可以很有效地利用宝贵的 ICU病房等资源。
当时,要判断患者是否为重症,只有当患者呼吸困难、血氧指数下降非常严重、进入ICU时才能够得到鉴定。
我们去年和医院合作,做了一个基于蛋白质组学和AI的新诊断方法,可以从血液里的蛋白质、代谢等特征建立模型,提前预判哪些病人会出现重症,准确度有93.5%。
但其中有两个患者经常不准确,我们发现其中一个患者模型跟临床不相符,是XG3患者,他是一个轻症患者,但模型认为他是一个重症。
后来发现这位轻症患者是一个70岁男性,虽然是轻症,但他是整个研究队列里年龄最大,所以虽然是轻症,但他的血液分子特征却提示和重症患者更相似。
上图中,是一个独立训练验证集,共有10个病人,其中1个患者是XG45,临床诊断是重症患者,但模型把他划在虚线左边,认为他和轻症患者更相似。
后来临床审核发现,这位患者是一位62岁男性,入院之前经过20多天中药和抗病毒治疗,所以临床上虽然表现为重症,但实际其分子特征和轻症更加相似,所以通过分子检测可以看到临床表现之外的一些蛛丝马迹和预兆。
在图中下方是一位XG22轻症患者,但模型认为是重症,和临床医生反复的核实临床资料,发现患者有乙肝传染史、糖尿病,虽然是轻症,但住院时间是所有患者最久,甚至我们至今也不知道他为什么50多天才转阴。
此外,在后续训练中,我们也发现还有十几位病人经过分子检测和AI预测,和临床诊断也不太相符,最终才知道来自底层的分子诊断可能会更加精准。
例如,样本X2-22在患者里分数最低,甚至比重症患者打分更低,但临床认为他是轻症。
所以我们如果提前有分子检测模型,就可以预测哪些患者更严重,使用蛋白质检测和AI模型监测病人病情,可以达到非常好效果。

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