Các tế bào trong hệ miễn dịch, còn gọi là tế bào lympho T và tế bào lympho B, giúp bảo vệ cơ thể trước các tác nhân gây bệnh như virus SARS-CoV-2. Qua phân tích dữ liệu của hàng triệu tế bào, các nhà khoa học đã có cái nhìn rõ ràng hơn về phản ứng của hệ miễn dịch với virus này. Tuy nhiên, họ cũng phát hiện ra rằng một số phản ứng của tế bào miễn dịch, bao gồm cả các loại tế bào có chức năng bảo vệ, đôi lúc có thể dẫn đến tình trạng sưng viêm và gây tử vong ở các bệnh nhân.
Mặc dù có nhiều công cụ phân tích dữ liệu khác cũng cho phép việc kiểm tra đến cấp độ đơn bào, song việc quan sát một cách tập trung như vậy thường bỏ sót xu hướng kết hợp của một số tế bào có thể khiến bệnh tình nặng lên hoặc tiến triển tốt hơn. Multiscale PHATE, một công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo của Đại học Yale, cho phép các nhà nghiên cứu rà soát toàn bộ các phân tích về tế bào từ hàng triệu tế bào cho tới đơn bào chỉ trong vài phút. Công nghệ này dựa trên một thuật toán có tên gọi PHATE, vốn được phát triển trong phòng thí nghiệm của Smita Krishnaswamy - Phó Giáo sư về gene và khoa học máy tính. Công nghệ này giúp bù đắp được những thiếu sót của các công cụ trực quan hóa dữ liệu hiện nay.
Manik Kuchroo, nghiên cứu sinh tại trường y của Đại học Yale, đồng tác giả nghiên cứu và cũng là người tham gia hỗ trợ phát triển công nghệ, cho biết các thuật toán trí tuệ nhân tạo thường tập trung vào một hướng phân tích dữ liệu duy nhất, mà bỏ qua các thông tin khác có thể tìm thấy trong các quá trình nghiên cứu sâu hơn. Vì lý do này, họ đã tạo ra công cụ Multiscale PHATE, cho phép người dùng có thể phóng to và tập trung vào những tập hợp con cụ thể của dữ liệu để thực hiện phân tích chi tiết hơn.
Tác giả Kuchroo đã sử dụng công cụ mới để phân tích 55 triệu tế bào máu của 163 bệnh nhân mắc COVID-19 nghiêm trọng đã nhập viện tại bệnh viện Yale New Haven. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng lượng lớn tế bào lympho T có khả năng giúp bảo vệ cơ thể trước nguy cơ bệnh tình xấu đi, trong khi lượng lớn tế bào bạch cầu granulocyte và monocyte lại có liên quan đến tỷ lệ tử vong cao hơn do COVID-19. Tuy nhiên, khi các nhà nghiên cứu phân tích sâu hơn, họ phát hiện ra rằng tế bào T hỗ trợ - TH17- cũng liên quan đến tỷ lệ tử vong cao hơn khi kết hợp với các tế bào trong hệ miễn dịch là IL-17 và IFNG. Thông qua việc đo lượng tế bào này trong máu, các nhà khoa học có thể dự đoán khả năng sống sót và tử vong với độ chính xác lên tới 83%. Họ cũng có thể xếp hạng các nguy cơ và tìm ra nhân tố có khả năng gây tử vong cao nhất.
Về lý thuyết, công cụ phân tích dữ liệu mới này cũng có thể được sử dụng để đánh giá chi tiết các nguy cơ của một loạt căn bệnh khác.
