Ученые из Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики Центрального университета разработали уникальный метод диагностики воспалительных заболеваний за счет использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это открытие не имеет аналогов в мире. Об этом CNews сообщили представители Центрального университета.

Разработка позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены с помощью ИИ, которым помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов. Изобретение может повысить эффективность лечения, по крайней мере, для двух миллионов человек в год в России — пациентов пульмонологических отделений с воспалительными заболеваниями легких и с аутоиммунными заболеваниями.

Новый метод позволяет прогнозировать динамику эффективности терапии и заранее оценивать риски развития серьезных осложнений. Он способен учитывать индивидуальные особенности иммунной системы пациента, чтобы помочь врачам подобрать персонализированный протокол лечения. Таким образом, терапию можно корректировать на ранних этапах болезни и повышать эффективность лечения. Ранее ни один из существующих методов диагностики не давал таких прогнозов. Пока систему используют для диагностики болезней легких, но в будущем ее адаптируют и для других заболеваний.

Актуальность и практическая значимость

До сих пор воспалительные заболевания диагностировались на основе симптомов, биохимических тестов, цитологических и гистологических исследований и рентгенографических методов. Все эти подходы не позволяют заранее оценивать риски развития осложнений. Идентичные клинические и биохимические показатели не исключают возникновения непредвиденных осложнений, вплоть до летальных исходов. Выявление таких высокорисковых пациентов до это было нерешенной научной задачей.

Разработанная тест-система позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены. В ее основе лежат уникальные молекулы-индикаторы и нейросеть, обученная на данных реальных пациентов. Это первая в мире технология, которая так детально изучает состояние иммунных клеток (макрофагов) при воспалениях. ИИ помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов.

Суть исследования

Ученые разработали систему высокоточной диагностики состояния ключевых клеток иммунной системы, которые координируют защиту организма. Для этого создали молекулы-маркеры разной формы, которые работают как высокочувствительные датчики: находят нужные иммунные клетки и прочно соединяются с ними, помогая распознать болезнь. В результате формируется массив данных, который интерпретирует нейросеть, обученная распознавать специфические профили иммунных клеток.

Метод позволил выявить уникальный «цифровой отпечаток» (фингерпринт) болезни для каждого пациента. Многие лекарства, помимо борьбы с бактериями, напрямую влияют на активность макрофагов, причем этот эффект индивидуален. В одном случае препарат усиливает лечение, в другом — может вызвать опасное осложнение при аналогичном диагнозе. Новая технология дает врачам возможность заранее протестировать, как иммунитет конкретного человека отреагирует на терапию, и подобрать персональную тактику лечения, исключающую противоречия в работе организма.

Эксперименты проводились на пробах пациентов с заболеваниями легких, включая пневмонию, бронхит и астму. Нейросеть обучали на данных, включающих более 100 клинических случаев. Алгоритм сопоставлял комбинации индексов специфических взаимодействий молекул с иммунными клетками и информацией из медицинских карт, обучаясь четко различать типы воспалений и индивидуальные состояния иммунного статуса. Точность определения неизвестных диагнозов составила более 85%. Технология доказала свою эффективность для первичной диагностики и мониторинга состояния пациента в процессе лечения.

Для обработки данных ученые использовали специальный метод (линейный дискриминантный анализ), который ищет связь между состоянием иммунных клеток и тяжестью заболевания. Результат представлен в виде графика-карты: на нем четко видно, как пациенты разделяются на три категории — с хорошим, нейтральным и плохим прогнозом лечения. Крестики служат маркерами для центров соответствующих зон. Пунктирные серые линии представляют нулевые значения как по оси ординат, так и по оси абсцисс.

Елена Кудряшова, доктор химических наук, профессор Центрального университета и руководитель Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики: «Мы разработали новый метод диагностики состояния особой группы клеток, играющих ключевую роль в координации работы иммунной системы. Результаты наших исследований — очередное доказательство того, насколько сложен и не до конца понятен наш организм. Например, мы выяснили, что, казалось бы, безобидные биодобавки, БАДы, которые в разумных дозировках полезны, в случае воспалительных заболеваний могут оказывать порой непредсказуемое и не всегда положительное действие. Наше изобретение может повысить эффективность лечения, по крайней мере, для двух миллионов человек в год в России. Прежде всего, речь о пациентах пульмонологических отделений с воспалительными заболеваниями легких и с аутоиммунными заболеваниями. Столь значимое открытие стало возможно благодаря конструктивному межвузовскому сотрудничеству ученых из Центрального университета, Химического факультета МГУ и факультета математики Левенского университета Бельгии. Совместная работа позволила провести исследование на стыке наук, применив к биотехнологическим исследованиям методы ИИ».

Короткая ссылка