EVERYTHING
Медичний ШІ зчитує приховані молекулярні загрози
Група вчених під керівництвом доцента Чжана Цінпена створила модель глибокого навчання, яка оцінює схильність людини до інсульту, інфаркту, серцевої недостатності, фібриляції передсердь, тромбозу глибоких вен та захворювань периферичних артерій. Результати дослідження, опубліковані в науковому журналі Nature Communications, демонструють здатність алгоритму помічати патологічні зміни в організмі на надзвичайно ранніх етапах.
Для навчання нейромережі автори використали масштабну базу даних UK Biobank. Штучний інтелект проаналізував концентрацію 2920 специфічних білків та 168 метаболітів у зразках крові. Такий комплексний підхід, відомий як мультиоміка, відображає поточні фізіологічні процеси в реальному часі, фіксуючи ознаки запалення або судинних ушкоджень ще до того, як пацієнт відчує недугу.
Молекулярний динамічний знімок замість статичної генетики
Традиційні методи діагностики спираються на вік, рівень артеріального тиску або шкідливі звички, проте вони часто пропускають ранні стадії патологій. Оцінки генетичного ризику також мають суттєве обмеження, адже ДНК людини залишається незмінною протягом життя. На відміну від них, CardiOmicScore фокусується на білках і метаболітах, які постійно змінюються під впливом дієти, спорту, старіння чи стресу.
«Гени визначають лише наш вихідний пункт і базовий рівень ризику. Натомість білки та метаболіти відображають поточний фізичний стан», — пояснює Чжан Цінпен у релізі університету.
Підвищена точність завдяки глибокому аналізу біомаркерів
Під час випробувань CardiOmicScore продемонстрував вищу точність порівняно зі звичайними полігенними тестами. Ефективність інструменту зростає ще більше при поєднанні молекулярного профілю з базовими демографічними даними пацієнта.
Застосування цієї технології дозволить лікарям вчасно призначати профілактичну терапію або коригувати спосіб життя пацієнтів, запобігаючи незворотним змінам у серцево-судинній системі. Робота дослідників підтверджує поступовий перехід світової медицини від симптоматичного лікування до випереджального індивідуального захисту здоров'я людини за допомогою штучного інтелекту.