新冠病毒感染已被证实与自身免疫疾病的风险增加有关，包括类风湿关节炎和1型糖尿病。然而，病毒如何破坏免疫系统的具体机制仍不清楚——这为开发旨在预防新冠后自身免疫疾病的疗法带来了挑战。
一个主要的假设涉及病毒的“分子模拟”——来自病毒的蛋白质与人体自身的蛋白质相似。这些模拟物可能会触发针对病毒的免疫反应，但无意中导致免疫系统攻击健康组织。
得益于数据分析和机器学习领域的最新进展，科学家们现在已经识别出一组SARS-CoV-2衍生的分子模拟物，这些模拟物可能在引发自身免疫反应中起作用。研究结果发表在《免疫信息学》杂志上。
首先，研究人员寻找与自身免疫疾病相关的人体蛋白质高度相似的病毒成分。理论认为，这些病毒的类似物可能会误导免疫系统攻击人体自身的细胞。
然后，他们使用机器学习模型将列表缩小到最有可能与人类抗体结合的病毒元素——即具有最高潜在引发自身免疫反应的元素。
在被标记的成分中，一些与1型糖尿病和多发性硬化症等自身免疫疾病有关。有趣的是，几种被确定为可能目标的人体蛋白质仅出现在某些遗传背景的人群中。这表明产生这些特定蛋白质的个体可能面临更高的新冠相关自身免疫疾病风险。
“令人兴奋的是，我们能够与临床同事合作，利用人工智能和机器学习来应对因新冠疫情而加剧的医疗问题，”犹他大学健康生物医学信息学系杰出教授、该研究的资深作者朱利奥·法切利博士说。“我们希望这些发现将为更好地理解、治疗和预防这些致残性疾病铺平道路。”
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