Дослідники з факультету медицини ЛКС Гонконгського університету (HKUMed) створили інструмент штучного інтелекту, який може допомогти прогнозувати серйозні проблеми з серцево-судинною системою ще задовго до появи симптомів.
Ця система, відома як CardiOmicScore, використовує дані з одного аналізу крові для оцінки ризику шести основних серцево-судинних захворювань: ішемічної хвороби серця, інсульту, серцевої недостатності, фібриляції передсердь, периферичної артеріальної хвороби й венозної тромбоемболії. У людей з підвищеним ризиком модель могла виявити тривожні сигнали за 15 років до клінічних проявів.
Результати дослідження були опубліковані в Nature Communications.
Серцево-судинні захворювання залишаються головною причиною смерті у світі, у 2022 році вони спричинили близько 19,8 мільйона летальних випадків.
Лікарі зазвичай оцінюють ризик серцево-судинних захворювань, аналізуючи такі фактори, як вік, артеріальний тиск, історію куріння та інші стандартні клінічні вимірювання. Хоча ці показники корисні, вони можуть не виявити найперших біологічних змін, що відбуваються в організмі до того, як захворювання стане очевидним.
Внаслідок цього деякі люди можуть не бути виявлені як високий ризик до того, як найкращі можливості для профілактики почнуть звужуватися.
Генетичні тести ризику пропонують ще один спосіб оцінки ймовірності розвитку захворювання. Наприклад, полігенні ризикові бали поєднують ефекти багатьох генетичних варіантів в одній міри ризику, проте генетичний склад людини переважно фіксований з моменту народження.
Це означає, що генетичні бали не можуть повністю відобразити більш термінові зміни, викликані дієтою, фізичними вправами, старінням, хворобами, впливом навколишнього середовища чи іншими чинниками здоров'я.
AI поєднує тисячі біологічних сигналів
Для створення цього інструменту команда HKUMed використала глибоке навчання для поєднання кількох шарів біологічної інформації. Цей підхід відомий як мультиоміка, оскільки об'єднує дані з різних галузей біології, зокрема геноміки, метаболоміки та протеоміки.
Геноміка вивчає генетичну інформацію. Протеоміка акцентує увагу на білках, які виконують багато важливих функцій в організмі. Метаболоміка вивчає невеликі молекули, відомі як метаболіти, які виробляються в процесі переробки їжі, генерації енергії та реакції на захворювання.
Дослідники проаналізували великомасштабні дані популяції з Британського біобанку. Їхня модель вивчила 2 920 циркулюючих білків та 168 метаболітів, виміряних у зразках крові.
У сумі ці молекули можуть надати детальний знімок поточного біологічного стану людини. Вони можуть відобразити тонкі зміни в імунній активності, метаболізмі та судинному здоров'ї ще до появи явних симптомів.
Професор Чжан Цінпень, доцент кафедри фармакології та фармацевтики HKUMed, пояснив: "Гени визначають, з чого ми починаємо — вони окреслюють наш базовий ризик для здоров'я. Проте білки та метаболіти відображають наше поточне фізичне здоров'я. Наш інструмент ШІ призначений для розшифровки цих складних молекулярних сигналів, що дозволяє лікарям і пацієнтам виявляти ризики набагато раніше, що потенційно може змінити траєкторію захворювання через своєчасні зміни в стилі життя та ранню профілактику."
Прогнозування шести серцево-судинних захворювань
Результати показали, що CardiOmicScore може перетворювати складні молекулярні вимірювання в персоналізовані оцінки ризику серцево-судинних захворювань.
Система продемонструвала значно кращі результати, ніж звичайні полігенні ризикові бали. Її точність покращилася ще більше, коли дослідники додали клінічну інформацію, таку як вік і стать.
Модель була розроблена для оцінки ризику ішемічної хвороби серця, інсульту, серцевої недостатності, фібриляції передсердь, периферичної артеріальної хвороби та венозної тромбоемболії.
Фібриляція передсердь є нерегулярним серцебиттям, що може підвищити ризик інсульту та інших ускладнень. Периферична артеріальна хвороба виникає, коли звужені кровоносні судини зменшують кровообіг до кінцівок. Венозна тромбоемболія стосується небезпечних згустків крові, що формуються у венах і можуть потрапити до легенів.
Серед осіб з високим ризиком CardiOmicScore міг виявляти підвищений ризик серцево-судинних захворювань до 15 років до появи симптомів.
Перехід від лікування до ранньої профілактики
Це дослідження відображає ширше зрушення в прецизійній медицині.
Традиційні генетичні підходи надають відносно фіксовану оцінку успадкованого ризику. Інструменти мультиоміки можуть запропонувати більш динамічну оцінку, відстежуючи біологічні сигнали, які змінюються з часом.
У майбутньому невеликий зразок крові може використовуватися для створення детального профілю ризику, що охоплює кілька серцево-судинних захворювань одночасно. Ця інформація може дати пацієнтам і лікарям більше часу для реагування за допомогою змін у стилі життя, більш пильного моніторингу або інших профілактичних заходів.
Професор Чжан додав: "Ми прагнемо використовувати технології для виявлення та запобігання захворюванням до їхнього розвитку. Переміщуючи медичне управління від реактивного лікування до проактивного прогнозування та втручання, ми прагнемо створити тривалий вплив як на громадське здоров'я, так і на індивідуальну медичну допомогу."
Про команду дослідників
Дослідження очолював професор Чжан Цінпень, доцент кафедри фармакології та фармацевтики HKUMed, та Інститут науки даних HKU Musketeers Foundation.
Першим автором є Луо Ян з HKU IDS.
Коментарі 0
Коментувати можуть лише зареєстровані користувачі. Приєднуйтесь, щоб залишити коментар.
Увійти або зареєструватись