Поддержать проект
ИИ предсказывает болезнь Альцгеймера на 7 лет раньше
Исследователи разработали метод искусственного интеллекта, который может прогнозировать болезнь Альцгеймера за семь лет до появления симптомов, используя машинное обучение для анализа карточек пациентов.
Ученые Калифорнийского университета Сан-Франциско выделяют высокий уровень холестерина и остеопороз, приводящий к ослаблению костей особенно у женщин, как ключевые предикторы возникновения когнитивных нарушений. Объединив клинические данные с генетическими базами данных с помощью таких инструментов, как SPOKE UCSF, команда идентифицировала гены, связанные с болезнью Альцгеймера, предлагая новые возможности для ранней диагностики и понимания взаимодействия между различными состояниями здоровья и риском болезни Альцгеймера. Такой подход обещает повысить точность медицинских исследований при болезни Альцгеймера и других сложных заболеваниях.
Клинические данные и прогнозирование
Исследователи использовали клиническую базу данных Университета, включающую более 5 миллионов людей, для поиска сопутствующих заболеваний у пациентов с диагностированной болезнью Альцгеймера.
Несколько факторов, включая гипертонию, высокий уровень холестерина и дефицит витамина D, были прогностическими как у мужчин, так и у женщин. Эректильная дисфункция и увеличение простаты также были предикторами для мужчин, а для женщин – остеопороз. Но, безусловно, это не означает, что у каждого человека с заболеванием разовьется болезнь Альцгеймера.
«Именно сочетание заболеваний позволяет нашей модели предсказывать возникновение болезни Альцгеймера, — сказали исследователи. — Мы пришли к выводу, что остеопороз является одним из прогностических факторов для женщин, подчеркивает биологическую взаимосвязь между здоровьем костей и риском деменции».
Исследователи использовали клиническую базу данных Университета, включающую более 5 миллионов людей, для поиска сопутствующих заболеваний у пациентов с диагностированной болезнью Альцгеймера.
Несколько факторов, включая гипертонию, высокий уровень холестерина и дефицит витамина D, были прогностическими как у мужчин, так и у женщин. Эректильная дисфункция и увеличение простаты также были предикторами для мужчин, а для женщин – остеопороз. Но, безусловно, это не означает, что у каждого человека с заболеванием разовьется болезнь Альцгеймера.
«Именно сочетание заболеваний позволяет нашей модели предсказывать возникновение болезни Альцгеймера, — сказали исследователи. — Мы пришли к выводу, что остеопороз является одним из прогностических факторов для женщин, подчеркивает биологическую взаимосвязь между здоровьем костей и риском деменции».
Точный медицинский подход
Чтобы понять биологию, лежащую в основе предсказательной силы модели, исследователи обратились к общедоступным молекулярным базам данных и специализированному инструменту, разработанному в Университете под названием SPOKE (Масштабируемая система знаний, ориентированная на прецизионную медицину – медицина, в которой используют информацию о генах, белках для предотвращения заболеваний), который был разработан в лаборатории Серджио Баранзини, доктора философии, профессора невролог и член Института нейронаук Вейля UCSF. Исследователи надеются, что этот подход можно будет использовать и при других трудно диагностируемых заболеваниях, таких как волчанка и эндометриоз.
«Это отличный пример того, как мы можем использовать данные пациентов с помощью машинного анализа, чтобы предсказать, у каких пациентов более вероятно развитие болезни Альцгеймера, а также понять причины возможного возникновения заболевания», — сказала старший автор исследования Марина Сирота, доктор философии, доцент Bakar Computational Health Sciences Institute at UCSF.
Чтобы понять биологию, лежащую в основе предсказательной силы модели, исследователи обратились к общедоступным молекулярным базам данных и специализированному инструменту, разработанному в Университете под названием SPOKE (Масштабируемая система знаний, ориентированная на прецизионную медицину – медицина, в которой используют информацию о генах, белках для предотвращения заболеваний), который был разработан в лаборатории Серджио Баранзини, доктора философии, профессора невролог и член Института нейронаук Вейля UCSF. Исследователи надеются, что этот подход можно будет использовать и при других трудно диагностируемых заболеваниях, таких как волчанка и эндометриоз.
«Это отличный пример того, как мы можем использовать данные пациентов с помощью машинного анализа, чтобы предсказать, у каких пациентов более вероятно развитие болезни Альцгеймера, а также понять причины возможного возникновения заболевания», — сказала старший автор исследования Марина Сирота, доктор философии, доцент Bakar Computational Health Sciences Institute at UCSF.