“通过快速基因测序, 科学家可以识别莱姆病螺旋体的许多不同的菌株，以及新的蜱传微生物感染, 如疏螺旋体miyamotoi, 伯氏疏mayonii, 与中心区域的病毒。” — 布莱恩·法伦
最有可能的, 你或你认识的人已经受到莱姆病, 在美国最常见的蜱传播的疾病有超过 300,000 病例每年诊断. 及时新书, 征服莱姆病 (哥伦比亚大学出版社), 哥伦比亚大学医学中心的医生布赖恩. 法伦和Jennifer Sotsky显示，尽管面临挑战，以找到这个复杂的治愈, 令人衰弱的疾病, 精密医学和生物技术正在加快新工具的发现与医生将能够诊断并治疗患者.
难道突破性技术，迅速提高我们的认识，开辟新的途径不久的一天意味着莱姆病治愈? 全球搜索教育 非常高兴地欢迎博士. 布赖恩·法伦找出高科技是如何应对蜱.
“利用新一代测序技术的现代 (NGS) 允许一个非常快速发现所有微生物可能是流体的样品中存在。” — 布莱恩·法伦
布赖恩, 科技如何改善对蜱传疾病的研究过程?
考虑之间的基因组测序的价格上的差异 20 年前的今天. 在 2003, 它采取了人类基因组计划有关 4 多年与成本估算 $500 万〜 1 十亿…由 2006 测序单个人类基因组的成本已下降到 14 百万……如今，整个人类基因组可以在几天之内完成测序，而花费的时间不到 $1,000. 这是一个巨大的进步.
为什么基因组测序如此重要? 让我们看一下人类tick传疾病. 当两个不同的人感染伯氏疏螺旋体 (导致莱姆病的微生物), 一种会在使用抗生素后迅速解决疾病，而另一种可能会发展为慢性复发性疾病. 为什么? 因为一个人可能会承受更大的压力, 而另一只则受到较小的侵入性拉伤，且仅局限于皮肤. 另外, 在人类的基因差异决定了免疫系统如何应对入侵的微生物. 了解感染和人类宿主的基因，使科学家揭开蜱传疾病的奥秘.
通过快速基因测序, 科学家可以识别莱姆病螺旋体的许多不同的菌株，以及新的蜱传微生物感染, 如疏螺旋体miyamotoi, 伯氏疏mayonii, 和心地病毒. 对微生物的基因组进行测序时, 它提供了发病机制研究的起点, 疫苗开发, 和治疗. 在壁虱内部发现这些新微生物非常有帮助. a虫叮咬后有典型莱姆病症状但血液检查结果显示莱姆病呈阴性的患者可能会困扰临床医生. 他们可能会批评莱姆病测试的不敏感性. 然而, 当此相同的患者对新发现的蜱传播感染检测, 伯miyamotoi, 诊断是清楚然后. 是的, 病人有莱姆病类, 但它不是莱姆病: 这是伯氏疏MIyamotoi病.
利用新一代测序技术的现代 (NGS) 可以快速发现流体样本中可能存在的所有微生物. 这 “基于发现” 使用方法 “公正的新一代测序” 启用 14 岁男孩从内部致命的感染被救出 48 小时 (威尔逊等人, NEJM, 2014). 这个男孩曾经历 3 在住院治疗 4 个月, 有超过 100 诊断测试, 花费 44 在ICU天为病因不明的脑炎, 有脑活检, 并被置于医学昏迷状态，以防止他持续发作引起的伤害. 最终博士. 查尔斯邱在U.C.S.F. 超过受雇NGS分析 8 万个，生物信息学管道序列 (surpere) 用于检测所有已知的病原体. 男孩的脑膜脑炎的原因已透露，作为钩端螺旋体santarosai. 他在波多黎各已经收购可能是, 因为它在美国本土不存在. 他接受了适当的抗生素并出院 2 几周后康复. 同样的方法对于不常见的感染特别有用，因为它们可能不会被怀疑; 例如, 可以使用此发现方法快速检测出稀有的tick传病毒，例如Powassan病毒或Heartland病毒.
如何有大数据的影响的方式倡导团体支持的研究?
由患者生成的大数据来源是LymeDisease.org。. 这个位于加利福尼亚的组织制定了一项调查，名为 “我的莱姆数据”，患者可以在网上填写有关其临床病史以及实验室检查和治疗的信息. 在短时间内, 他们对数据 10,000 随着时间的推移跟踪的患者. 有了这个信息, 他们提供大量的谁被诊断为持续性症状的患者更全面的临床认为，尽管治疗莱姆病 (又名慢性莱姆病).
“在医疗专业人员稀缺的地理区域, AI技术将允许产生的鉴别诊断和治疗方案通过通过互联网访问的基于人工智能的系统建议在改善病人护理的作用越来越大。” — 布莱恩·法伦
在所有专业职位被自动化. 你相信AI技术只会协助医生或他们将取代医生的一些任务? 这是什么意思为医生, 护士, 和医学的未来?
虽然AI技术将很长的路要走，以帮助医疗保健机构提供更好的医疗服务, 它在医疗上的应用才刚刚开始. 一个可以预见的, 然而，, 在医疗专业人员稀缺的地理区域, AI技术将被允许产生的鉴别诊断和治疗方案改善病人护理，通过通过互联网访问的基于人工智能的系统中发挥越来越大的作用建议.
一般公众对有关莱姆病从网站上获取更多比以往任何时候都, 医疗机构, 文章和社交媒体. 每个人都可以将自己的 “专家” 甚至自己 “医生。” 您能否谈谈假新闻时代的在线健康数据的利弊?
这显然是一个令人关注的一个巨大的领域. 个人会转向他们的医生或医疗信息的书籍, 如默克诊疗手册. 现在, 他们转向网络. 在最近对使用网络获取健康信息的患者的调查中 (多尔蒂Torstrick 2016), 我们学到一半，超过 730 患者报告由于检查网络而感到苦恼加剧. 从这项调查中我们还了解到，未接受过健康教育的人比在健康方面受过良好教育的人更有可能在网络上花费更多的时间，因此更容易产生焦虑. 他们发现的某些信息可能是准确的, 其它信息可用心良苦，但不了解情况, 误导, 甚至有害.
“研究人员可以快速筛选数以千计的药物，以确定哪些药物具有杀死伯氏疏螺旋体的能力最强. 由于高通量测定法的发展，这是可能的, 这已被证明比在消除双方的固定相疏螺旋体和更多的药物耐受性留存，形成标准的药物更有效。” — 布莱恩·法伦
展望未来. 在帮助找到莱姆病的治愈方法并改善患者生活质量方面，您最兴奋的技术是什么？?
研究人员可以快速筛选数以千计的药物，以确定哪些药物具有杀死伯氏疏螺旋体的能力最强 (丰 2014). 由于高通量测定法的发展，这是可能的, 其中已经确定了已被证明比标准的代理商更有效的新型抗生素 (多西环素, 阿莫西林) 消除固定相疏螺旋体及其更耐药性的持久性形式. 虽然不能假设实验室环境中的真实情况会转化为对人体的功效, 生物技术的进步使新治疗药物的识别, 为将来为患者提供更多治疗选择提供了很大希望.
另一个重大进展是由受过生物统计学和计算机科学培训的生物医学信息工程师进行的“大数据”研究. 正在监视互联网搜索引擎查询，以预测传染病的爆发. 通过分析服用特定药物的患者数百万的数字医疗记录，可以检测到药物及其相互作用的意外副作用. 可以检查服用抗生素的患者长期或短期治疗是否效果更好, 或患者的预先存在的自身免疫性疾病是否更容易从一个新的开始蜱传播的疾病比那些没有自身免疫问题的历史发展并发症.
我们的莱姆和蜱传疾病研究中心, 位于哥伦比亚大学欧文医疗中心 (CUIMC) 在纽约市, 就在国际数据资源的隔壁. CUIMC是公共卫生信息计划的协调中心，其中包括大约 400 来自世界各地八十个医疗保健组织的一百万人. 这是一个提出问题的独特机会, 产生假设并获得关于T传播疾病的答案. 优化发现时, 医疗增强.
布莱恩·法伦, MD, MPH是莱姆和蜱传疾病研究中心主任在哥伦比亚大学欧文医疗中心和作者与詹妮弗Sotsky 征服莱姆病: 科技桥大分水岭, 发表于 2018 由哥伦比亚大学出版社.
ç. M. 鲁宾和布赖恩·法伦
和我一样，全球知名的思想领袖，包括迈克尔·巴伯爵士 (英国), 何. 迈克尔座 (美国), 何. 莱昂特司特因 (美国), 克莱克里斯坦森教授 (美国), 何. 琳达·达林 - 哈蒙德 (美国), 何. MadhavChavan (印度), 查尔斯·法德尔 (美国), 迈克尔·富兰教授 (加拿大), 霍华德·加德纳教授 (美国), 安迪·哈格里夫斯教授 (美国), 伊冯娜赫尔曼教授 (荷兰), 克里斯汀Helstad教授 (挪威), 让·亨德里克森 (美国), 玫瑰Hipkins教授 (新西兰), 科妮莉亚Hoogland教授 (加拿大), 这位杰夫·约翰逊 (加拿大), 太太. 尚塔尔考夫曼 (比利时), 何. EijaKauppinen (芬兰), 国务秘书TapioKosunen (芬兰), 多米尼克·拉方丹教授 (比利时), 休·劳德教授 (英国), 主肯麦克唐纳 (英国), 杰夫大师教授 (澳大利亚), 巴里McGaw教授 (澳大利亚), 希夫纳达尔 (印度), Ř教授. 纳塔拉詹 (印度), 何. 吴PAK (新加坡), 何. 丹尼斯教皇 (美国), 斯瑞达拉贾戈帕兰 (印度), 何. 黛安·拉维奇 (美国), 理查德·威尔逊·赖利 (美国), 肯·罗宾逊爵士 (英国), 帕西SAHLBERG教授 (芬兰), 押尾佐藤教授 (日本), 安德烈亚斯·施莱歇 (PISA, 经合组织), 何. 安东尼·塞尔顿 (英国), 何. 大卫·谢弗 (美国), 何. 基尔斯滕都沉浸式 (挪威), 总理斯蒂芬·SPAHN (美国), 伊夫Theze (LyceeFrancais美国), 查尔斯Ungerleider教授 (加拿大), 托尼·瓦格纳教授 (美国), 大卫·沃森爵士 (英国), 迪伦Wiliam教授 (英国), 何. 马克沃莫尔德 (英国), 西奥Wubbels教授 (荷兰), 迈克尔·杨教授 (英国), 和张民选教授 (中国) 因为他们探索所有国家今天面临的大画面的教育问题.
ç. M. 鲁宾是两个广为传诵的在线系列，她接受了笔者 2011 厄普顿·辛克莱奖, “全球搜索教育”和“如何将我们阅读?“她也是三本畅销书, 其中真正的爱丽丝梦游仙境, 是的发行 CMRubinWorld 而且是干扰物基金会研究员.
按照ç. M. 鲁宾在Twitter: www.twitter.com/@cmrubinworld
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