近日，來自比利時VIB研究院、魯汶大學（KU Leuven）和英國Babraham Institute的科學團隊發明了一種機器學習演算法，僅需血液檢測即可對幼年關節炎（Juvenile arthritis）做出診斷，準確率高達90%。這項研究成果為準確診斷及個性化對症治療幼年關節炎開闢出了一條新道路。
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幼年特發性關節炎（Juvenile idiopathic arthritis）是一種在兒童中常見的風溼病，其發病主要是關節內的滑膜組織發炎水腫導致的。幼年關節炎是一種自身免疫疾病，其發病原因很可能與基因、特定感染或環境刺激有關。
幼年關節炎有很多不同的種類，且症狀各不相同，患者也可能暫時沒有症狀。這給疾病診斷帶來了很大的困難，傳統的診斷方法需要通過排除法去除其他疾病的可能，最後才能確診。不僅耗時，還會對患者的經濟帶來一定的負擔。
為了解決上述問題，來自比利時的一組科學人員對上百名兒童的血樣及免疫系統特徵進行了研究，其中三分之二的兒童患有幼年關節炎。論文的第一作者，魯汶大學的Erika Van Nieuwenhove女士介紹說：“我們對患有這種疾病的兒童的免疫系統進行了前所未有的細緻研究，並將獲得的資料交給機器學習，看演算法是否能幫助我們辨別患有疾病的兒童。”
機器學習演算法果然沒有讓人失望，其判斷準確率達到了90%。而且機器學習演算法唯一需要的資料就是血樣中免疫系統相關的指標，完全不需要任何其他臨床資料。研究團隊相信，這一成果展現了免疫表型和機器學習相結合後，在診斷不同型別的幼年關節炎並給出個性化治療建議方面的巨大潛力。除了臨床診療，類似的方法還能夠優化藥物臨床試驗的患者選擇流程。
對於研究團隊而言，當前最重要是對新方法的可靠性和準確性進行更多的驗證，確保其具備推廣的基礎。機器學習診斷方法的推廣有望實現更準確的疾病分類，並幫助醫生制定更具個性化的治療方案，造福幼年關節炎患者。
參考資料
[1] Profiling immune system in pediatric arthritis patients offers hope for improved diagnosis and treatment. Retrieved Mar 29, 2019 from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/vfi-pii031219.php
[2] Diagnosing Juvenile Arthritis. Retrieved Mar 29, 2019 from https://www.webmd.com/rheumatoid-arthritis/diagnosing-juvenile-arthritis