Дослідники з Корнелльського університету розробили моделі машинного навчання, які аналізують клітинно-вільну РНК (кфРНК) у плазмі крові для виявлення біомаркерів міалгічного енцефаломієліту/синдрому хронічної втоми (ХМ/СХВ). Цей інноваційний підхід, опублікований 11 серпня 2025 року в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences, має потенціал для створення надійних діагностичних тестів для цього виснажливого захворювання.
Дослідження, очолюване докторанткою Енн Гарделла, зосередилося на аналізі молекулярних «відбитків пальців», які клітини залишають у крові після пошкодження або смерті. Команда виявила понад 700 значущих відмінностей між зразками крові пацієнтів з ХМ/СХВ та здорових осіб. Алгоритми машинного навчання виявили ознаки порушення регуляції імунної системи, дезорганізації позаклітинного матриксу та виснаження Т-клітин у пацієнтів з ХМ/СХВ. Аналіз походження молекул РНК виявив шість типів клітин, які суттєво відрізнялися між групами, зокрема плазмоцитоїдні дендритні клітини. Розроблені класифікатори кфРНК продемонстрували 77% точність у виявленні ХМ/СХВ, що є значним прогресом у цій галузі. Дослідження, підтримане Національними інститутами охорони здоров'я та WE&ME Foundation, відкриває нові перспективи для об'єктивної діагностики ХМ/СХВ.