许多不同类型的细菌和病毒都可能导致肺炎，但没有简单的方法可以确定是哪种微生物导致了特定患者的疾病。这种不确定性使医生很难选择有效的治疗方法，因为通常用于治疗细菌性肺炎的抗生素对病毒性肺炎患者没有帮助。此外，限制抗生素的使用是遏制抗生素耐药性的重要一步。

为了解决以上问题，麻省理工学院的研究人员现在设计了一种可以区分病毒性和细菌性肺炎感染的传感器，他们希望这有助于医生选择合适的治疗方法。

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“挑战在于，有很多不同的病原体可以导致不同类型的肺炎，即使进行最广泛和最先进的检测，也无法在大约一半的患者中确定导致某人疾病的特定病原体。如果你用抗生素治疗病毒性肺炎，那么你可能会导致抗生素耐药性，这是一个大问题，患者不会好转，”约翰和多萝西威尔逊健康科学与技术教授桑吉塔巴蒂亚说，他是麻省理工学院电气工程和计算机科学学院成员，麻省理工学院科赫综合癌症研究所和医学工程与科学研究所的成员。

在一项对老鼠的研究中，研究人员表明，他们的传感器可以在两小时内准确区分细菌性和病毒性肺炎，使用简单的尿液测试即可读取结果。

难以区分病毒性肺炎和细菌性肺炎的一个原因是，有太多微生物可引起肺炎，包括细菌肺炎链球菌和流感嗜血杆菌，以及流感病毒和呼吸道合胞病毒(RSV) 等病毒。

在设计他们的传感器时，研究小组决定专注于测量宿主对感染的反应，而不是试图检测病原体本身。病毒和细菌感染会引发不同类型的免疫反应，包括激活称为蛋白酶的酶，这种酶会分解蛋白质。麻省理工学院的研究小组发现，这些酶的活性模式可以作为细菌或病毒感染的标志。

人类基因组编码超过 500 种蛋白酶，其中许多被对感染作出反应的细胞使用，包括 T 细胞、中性粒细胞和自然杀伤 (NK) 细胞。由斯坦福大学医学和生物医学数据科学副教授、该论文的作者之一 Purvesh Khatri 领导的一个团队收集了 33 个公开可用的在呼吸道感染期间表达的基因数据集。通过分析这些数据，Khatri 能够识别出 39 种蛋白酶，这些蛋白酶似乎对不同类型的感染有不同的反应。

Bhatia 和她的学生随后使用这些数据创建了 20 种不同的传感器，这些传感器可以与这些蛋白酶相互作用。传感器由涂有肽的纳米颗粒组成，这些肽可以被特定的蛋白酶切割。每个肽都标记有报告分子，当肽被感染中上调的蛋白酶切割时，报告分子就会释放出来。那些记者最终通过尿液排出体外。然后可以用质谱分析尿液以确定哪些蛋白酶在肺中最活跃。

研究人员在五种不同的肺炎小鼠模型中测试了他们的传感器，这些模型由肺炎链球菌、肺炎克雷伯菌、流感嗜血杆菌、流感病毒和小鼠肺炎病毒感染引起。

在读出尿液测试的结果后，研究人员使用机器学习来分析数据。使用这种方法，他们能够训练可以区分肺炎与健康对照的算法，并根据这 20 个传感器区分感染是病毒还是细菌。

研究人员还发现，他们的传感器可以区分他们测试的五种病原体，但准确度低于区分病毒和细菌的测试。研究人员可能追求的一种可能性是开发算法，该算法不仅可以区分细菌和病毒感染，还可以识别导致细菌感染的微生物类别，这可以帮助医生选择最好的抗生素来对抗这种细菌。

基于尿液的读数也可以通过纸条进行检测，类似于妊娠试验，这将允许即时诊断。为此，研究人员确定了五个传感器的一个子集，可以使家庭测试更接近触手可及。然而，需要做更多的工作来确定减少的面板是否在人类中同样有效，因为人类比小鼠具有更多的遗传和临床变异性。

Bhatia 是该研究的资深作者，该研究本周发表在《美国国家科学院院刊》上。