Metagenomsko testiranje, uz sve snažniju potporu umjetne inteligencije, liječnicima omogućuje otkrivanje uzročnika infekcija koje standardne pretrage često ne uspijevaju identificirati. Tehnologija koja je odigrala ključnu ulogu u otkrivanju koronavirusa danas otvara nove mogućnosti liječenja teško oboljelih pacijenata, ali i pravodobnog prepoznavanja budućih epidemija. Kada su se potkraj 2019. godine u kineskom Wuhanu počeli pojavljivati pacijenti s neuobičajeno teškim oblicima upale pluća, liječnicima nije bilo jasno što izaziva njihovu bolest. Zajedničko im je bilo to što su prije pojave simptoma posjetili tržnicu morskih plodova Huanan. Uzorci hospitaliziranih pacijenata ubrzo su dospjeli u ruke znanstvenika iz triju velikih kineskih gradova, no početne analize nisu ponudile očekivane odgovore. Genetski tragovi pronađeni u uzorcima nisu se podudarali s poznatim uzročnicima zaraznih bolesti. Istraživači su zato posegnuli za tehnologijom koja je omogućavala znatno širu analizu od uobičajenih laboratorijskih postupaka. Umjesto traženja pojedinačnog virusa ili bakterije, odlučili su ispitati cjelokupan mikrobni genetski materijal prisutan u uzorcima.
Upravo je takav pristup, poznat kao metagenomsko testiranje, doveo do presudnog otkrića. Analiza je pokazala da nepoznati uzročnik pripada skupini koronavirusa, u koju se ubrajaju i virusi odgovorni za ranije epidemije ozbiljnih respiratornih bolesti, uključujući bliskoistočni respiratorni sindrom, odnosno MERS. Bio je to početak identifikacije novog koronavirusa, poslije nazvanog SARS-CoV-2, koji izaziva bolest COVID-19. „Bio je to revolucionaran iskorak u odnosu na prethodne pandemije,” ističe Niranjan Nagarajan, izvanredni profesor na Nacionalnom sveučilištu u Singapuru. Brzo prepoznavanje novog patogena omogućilo je znanstvenicima da razviju dijagnostičke testove kojima se mogla pratiti zaraza. Istodobno su diljem svijeta započela istraživanja potencijalnih lijekova i cjepiva, što je bilo presudno za odgovor na zdravstvenu krizu koja je uslijedila. Iako je otkrivanje uzročnika COVID-19 jedan od najpoznatijih primjera mogućnosti metagenomike, njezina važnost danas daleko nadilazi potragu za novim virusima. Ova tehnologija postupno pronalazi mjesto u svakodnevnoj bolničkoj praksi, osobito u slučajevima kada klasične dijagnostičke metode ne uspijevaju objasniti zbog čega se zdravstveno stanje pacijenta naglo pogoršava.
Posebno je važna u liječenju bolesnika sa sumnjom na ozbiljne infekcije središnjeg živčanog sustava. Pacijent koji u bolnicu stigne s visokom temperaturom, glavoboljom, izraženom slabošću, poremećajem svijesti ili neuobičajenom pospanošću može bolovati od meningitisa ili encefalitisa. Riječ je o stanjima koja mogu vrlo brzo dovesti do trajnih neuroloških posljedica, pa čak i smrti. Problem je u tome što slične simptome mogu izazvati potpuno različiti poremećaji. Ponekad je riječ o bakterijskoj infekciji, drugi put o virusu, a u pojedinim slučajevima o autoimunom procesu tijekom kojeg obrambeni sustav organizma napada vlastito tkivo. Razlikovanje tih uzroka iznimno je važno jer se i terapijski pristupi bitno razlikuju. Dok se infekcije liječe odgovarajućim antimikrobnim lijekovima, autoimune bolesti često zahtijevaju lijekove koji smanjuju aktivnost imunosnog sustava. Kada dijagnoza nije poznata, liječnici se mogu naći pred teškom odlukom i započeti liječenje više mogućih uzroka istodobno. „Odluku morate donijeti odmah,” objašnjava Charles Chiu, profesor i stručnjak za zarazne bolesti s Medicinskog fakulteta Kalifornijskog sveučilišta u San Franciscu, koji provodi nova istraživanja o primjeni metagenomskih testova. „Trenutačno liječnici teško oboljele pacijente istodobno liječe i od infekcije i od autoimune bolesti,” dodaje.
Takva je situacija osobito osjetljiva zato što potiskivanje imunosnog odgovora može biti problematično ako se organizam istodobno pokušava obraniti od opasnog mikroorganizma. Unatoč tome, čekanje konačne dijagnoze katkad predstavlja još veći rizik. „No često nemamo drugog izbora,” ističe Chiu. Metagenomika bi upravo u takvim slučajevima mogla bitno promijeniti način rada liječnika. Njezina je temeljna prednost mogućnost istodobnog ispitivanja genetskog materijala brojnih mikroorganizama, bez potrebe da se unaprijed odredi na kojeg se uzročnika sumnja. Postupak obuhvaća izdvajanje DNK i RNK iz uzorka te njihovo sekvenciranje, odnosno očitavanje genetskih zapisa. Dobivene informacije potom se uspoređuju s velikim bazama podataka koje sadržavaju poznate genetske sekvence bakterija, virusa i drugih mikroorganizama. Za razliku od standardnih pretraga, koje su često usmjerene na ograničen broj mogućih uzročnika, takva analiza pruža znatno širi uvid u ono što se nalazi u organizmu pacijenta, piše BBC.
Chiuov istraživački tim razvio je metagenomski test namijenjen analizi cerebrospinalne tekućine, poznate i kao likvor. Ta tekućina okružuje mozak i leđnu moždinu, a njezino ispitivanje može pružiti iznimno vrijedne informacije o infekcijama središnjeg živčanog sustava. Koliko takva metoda može biti važna, pokazuje slučaj pacijentice kojoj su liječnici dijagnosticirali meningitis i teško zatajenje jetre. Njezino je stanje bilo toliko ozbiljno da se pripremala za transplantaciju. Međutim, analiza likvora otkrila je uzročnika koji dotadašnje pretrage nisu prepoznale. Pacijentica je bila zaražena virusom hepatitisa E, poznatim uzročnikom bolesti jetre koji u određenim slučajevima može zahvatiti i živčani sustav. Iako je taj virus poznat medicini, testiranje na hepatitis E nije dio rutinske dijagnostike u mnogim visokorazvijenim zemljama, uključujući Sjedinjene Američke Države. Zbog toga infekcija može ostati neprepoznata, osobito kada se očituje neuobičajenim simptomima. „Dali smo joj antivirusni lijek, njezino se stanje poboljšalo i uspjeli smo je poštedjeti transplantacije,” kaže Chiu.
Unatoč velikom dijagnostičkom potencijalu, metagenomske pretrage dugo nisu bile dovoljno brze za široku primjenu u hitnim medicinskim situacijama. Sam postupak sekvenciranja zahtijevao je vrijeme, a još je složenija bila obrada dobivenih rezultata. U pojedinačnom uzorku može se nalaziti golema količina ljudskog genetskog materijala, uz tragove brojnih bakterija i virusa. Istraživači pritom moraju razlikovati ono što je klinički važno od podataka koji nemaju nikakve veze s bolešću. Za takav posao potrebni su složeni računalni postupci i visokoobrazovani stručnjaci, što je dodatno otežavalo uvođenje tehnologije u redovitu bolničku dijagnostiku. „Sekvenciranje i analiza mogu trajati od nekoliko dana do tjedan dana. Pacijent može preminuti prije nego što dobijete rezultate,” upozorava Nagarajan, piše BBC.
Situacija se posljednjih godina ipak znatno mijenja. Suvremeni uređaji omogućuju očitavanje genetskog materijala u svega sat ili dva, dok sustavi umjetne inteligencije ubrzavaju obradu iznimno velikih količina podataka. Njihova je zadaća prepoznati genetske obrasce koji mogu upućivati na određenu infekciju te izdvojiti informacije koje liječnicima mogu pomoći u postavljanju dijagnoze. To je posebno važno za pacijente čiji je imunosni sustav oslabljen. Među njima su osobe kojima je presađen organ, oboljeli od raka koji primaju imunosupresivnu terapiju te bolesnici s određenim autoimunim bolestima. Kod tih pacijenata infekcija koja bi za zdravu osobu mogla biti relativno bezopasna može izazvati teško pogoršanje zdravstvenog stanja. Jedna od najozbiljnijih komplikacija jest sepsa, životno ugrožavajuća reakcija organizma na infekciju koja može dovesti do zatajenja organa. Prema rezultatima istraživanja, osobe s oslabljenim imunosnim sustavom koje razviju sepsu suočavaju se s 23 posto većim rizikom od smrti tijekom hospitalizacije.
Upravo zbog toga svaki sat izgubljen na traženje uzročnika može imati ozbiljne posljedice. „Bolesti poput upale pluća ili sepse mogu biti uzrokovane stotinama različitih patogena. Zbog toga dijagnostički postupak može biti vrlo dugotrajan jer moramo provoditi jednu pretragu za drugom. Pritom je često riječ o utrci s vremenom,” objašnjava Chiu. Nagarajan u Singapuru predvodi istraživački projekt usmjeren na povezivanje metagenomskog testiranja i umjetne inteligencije. Cilj je utvrditi može li takva kombinacija ubrzati dijagnostiku kod imunokompromitiranih pacijenata i omogućiti raniji početak liječenja prilagođenog stvarnom uzročniku bolesti. Jedna od najvećih teškoća pritom nije samo otkriti koji se mikroorganizmi nalaze u uzorku, nego ustanoviti koji je od njih doista odgovoran za simptome. Naime, ljudski organizam prirodno nosi različite mikroorganizme koji ne izazivaju zdravstvene probleme. Uzorci se također tijekom prikupljanja i laboratorijske obrade mogu kontaminirati mikrobima iz okoline, piše BBC.
Zbog toga pozitivan nalaz određenog virusa ili bakterije ne mora automatski značiti da je upravo taj mikroorganizam izazvao bolest. Situacija je još složenija kada pacijent istodobno nosi nekoliko potencijalnih patogena. Dodatnu neizvjesnost stvara mogućnost da oštećenje organa uopće nije posljedica infekcije, nego pretjeranog djelovanja vlastitog imunosnog sustava. Umjetna inteligencija mogla bi pomoći u rješavanju takvih nedoumica analizom načina na koji organizam reagira na prisutnost pojedinog mikroorganizma. Posebno su zanimljivi podaci o aktivnosti ljudskih gena i proizvodnji proteina povezanih s imunosnim odgovorom. Njihovim proučavanjem moguće je dobiti dodatne pokazatelje o tome izaziva li određeni virus aktivnu bolest ili ga organizam podnosi bez značajnije reakcije. Time se otvara mogućnost istodobne analize uzročnika i odgovora domaćina, što bi liječnicima moglo pružiti mnogo potpuniju sliku zdravstvenog stanja pacijenta. „To nam otvara mogućnost primjene precizne medicine, koja će nam omogućiti da liječenje prilagodimo svakom pojedinom pacijentu i odaberemo najprikladniju terapiju,” ističe Chiu.
Prednosti metagenomike sve se češće provjeravaju i u stvarnim bolničkim uvjetima. Jedno od takvih istraživanja provedeno je u dvjema londonskim bolnicama, gdje su znanstvenici analizirali može li ova metoda pružiti dodatne dijagnostičke informacije kod pacijenata hospitaliziranih zbog respiratornih infekcija. Rezultati pilot-projekta pokazali su da je metagenomskim testiranjem u približno 30 posto slučajeva bilo moguće identificirati uzročnike koje standardni laboratorijski postupci nisu otkrili. Posebno se izdvojio slučaj bolesnika za kojeg se sumnjalo da ima rak pluća. Zbog takve dijagnoze prijetila mu je mogućnost invazivnog kirurškog zahvata, no dodatna analiza pokazala je da je stvarni uzrok njegovih zdravstvenih problema tuberkuloza, piše BBC.
Zahvaljujući preciznijoj dijagnozi izbjegnuta je nepotrebna operacija, a liječnici su mogli odabrati odgovarajući način liječenja. Istraživači su tijekom istog projekta identificirali i dvije infekcije parvovirusom B19, virusom koji se najčešće povezuje s petom bolešću, ali kod određenih skupina pacijenata može izazvati ozbiljnije komplikacije. Zanimljivo je da su ti slučajevi prepoznati mjesecima prije nego što su britanske i europske zdravstvene službe upozorile na povećanu učestalost infekcija tim virusom. Takvi nalazi pokazuju da metagenomika ne mora biti korisna samo za liječenje pojedinog pacijenta. Sustavna primjena mogla bi pomoći i u praćenju promjena u širenju zaraznih bolesti, uključujući pojavu neuobičajenih patogena na određenom području.
Jedna od najzanimljivijih mogućnosti primjene metagenomike odnosi se na javnozdravstveni nadzor. Umjesto čekanja da se u bolnicama pojavi veći broj teško oboljelih, znanstvenici bi mogli pratiti genetske tragove mikroorganizama u okolišu i tako ranije otkrivati znakove potencijalnih epidemija. Takvi sustavi već se razvijaju u Singapuru, gdje se u nekoliko laboratorija analiziraju uzorci otpadnih voda i zraka. Prikupljeni genetski podaci obrađuju se uz pomoć modela umjetne inteligencije osposobljenih za uočavanje obrazaca koji bi mogli upućivati na pojavu novih virusa. Važnost tog pristupa postala je osobito jasna nakon iskustva s pandemijom COVID-19. Naknadna istraživanja kanalizacijskih sustava pokazala su da se prisutnost koronavirusa može otkriti u otpadnim vodama i prije službenog potvrđivanja prvih slučajeva zaraze. U Italiji su, primjerice, pronađeni tragovi virusnog genetskog materijala u uzorcima otpadnih voda prikupljenima mjesecima prije nego što je zemlja službeno zabilježila prve slučajeve bolesti COVID-19.
Takva otkrića upućuju na mogućnost da bi redovito praćenje mikroorganizama u okolišu moglo pružiti dragocjeno vrijeme zdravstvenim službama, osobito u početnoj fazi širenja nepoznate zarazne bolesti. Iako metagenomika sama po sebi ne može spriječiti izbijanje pandemije, pravodobno otkrivanje novih patogena moglo bi omogućiti ranije epidemiološke mjere, brži razvoj dijagnostike i učinkovitije praćenje širenja bolesti. Tehnologija koja je prije nekoliko godina pomogla znanstvenicima razjasniti uzrok misteriozne upale pluća u Wuhanu tako postupno prerasta u važan alat suvremene medicine. Njezina bi najveća vrijednost u budućnosti mogla biti upravo u povezivanju ranog otkrivanja bolesti, individualiziranog liječenja i nadzora nad zarazama, uz mogućnost da se opasni uzročnici prepoznaju prije nego što izazovu zdravstvenu krizu velikih razmjera, piše BBC.
Otvori KEKS Pay
