Roma, 10 marzo 2022 (Agonb) – È stato pubblicato su Nature Biotechnology lo studio dell’Università di Yale che, grazie a un nuovo algoritmo di apprendimento automatico, sarebbe in grado di individuare le cellule del sistema immunitario associabili ad una maggior possibilità di rischio morte per Covid 19. L’analisi dei dati fatta su larga scala si è dimostrata capace di predire il rischio con un’accuratezza pari all’83%. “Gli algoritmi di apprendimento automatico si focalizzano tipicamente su una visione dei dati che ha un’unica risoluzione, ignorando le informazioni che possono essere trovate in maniera più focalizzata – spiega in co-autore dello studio, Manik Kuchroo -. Per questo motivo abbiamo creato l’algoritmo Multiscale Phate capace di concentrarsi su specifici sottoinsiemi di dati per condurre analisi più dettagliate”. Uno strumento che permette di vagliare i dati a ogni risoluzione possibile, dai milioni di cellule fino alle singole cellule, in pochi minuti. I ricercatori lo hanno utilizzato per analizzare 55 milioni di cellule del sangue prelevate da 163 pazienti affetti da una forma grave di Covid-19. È emerso che alti livelli di cellule T forniscono protezione, mentre alti livelli di granulociti e monociti si associano ad alti livelli di mortalità. Un particolare tipo di cellule T (denominato TH17) si associa a una mortalità maggiore quando si unisce a molecole infiammatorie come l’interleuchina 17 e l’interferone gamma. (Agonb) Mmo 12:30
