ИИ-модель объединила ЭКГ и анализы крови для выявления отторжения — News-Medical
Исследователи из NYU Langone Health протестировали модель искусственного интеллекта, которая анализирует электрокардиограммы и результаты анализов крови для выявления отторжения пересаженного сердца. Как сообщает News-Medical, разработка потенциально может снизить потребность в инвазивных биопсиях у части пациентов после трансплантации органа.
Сейчас основным методом диагностики отторжения является биопсия — хирургическое изъятие небольшого образца сердечной мышцы для исследования под микроскопом. Врачи ищут воспаление и другие изменения, которые могут указывать на то, что иммунная система пациента отторгает донорский орган.
Данные ЭКГ и биомаркеров
Команда обучила модели на 5300 записях ЭКГ, полученных от 2357 взрослых реципиентов пересаженного сердца. Одна модель использовала только данные электрокардиограмм, а другая учитывала ЭКГ вместе с двумя анализами крови, применяемыми для оценки риска отторжения. Результаты моделей сравнивали с данными биопсий, выполненных у тех же пациентов.
Для обучения комбинированной модели исследователи использовали данные пациентов, которых лечили в 2018–2024 годах. Каждую ЭКГ сопоставляли с биопсией, проведенной в течение предыдущего месяца. Случаи разделили на две группы: без отторжения или с легким отторжением и с умеренным либо тяжелым отторжением. Изменения в лечении, в частности корректировка иммуносупрессивной терапии, обычно применяются при более серьезных формах отторжения.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Результаты проверки модели
В дополнительной тестовой группе из 38 пациентов комбинированная модель правильно определила 94% людей, у которых не было отторжения. По данным исследователей, модель, основанная только на показателях крови, ошибочно обозначила 19 пациентов как потенциально нуждающихся в биопсии. Комбинированный подход мог бы позволить этим пациентам избежать процедуры.
Использованные биомаркеры оценивают активность генов, связанных с клеточным отторжением, а также фрагменты ДНК донора в кровотоке реципиента. Исследователи отметили, что такие анализы эффективны для выявления риска, но могут давать ложноположительные результаты и приводить к ненужным биопсиям.
Исследование было опубликовано онлайн 25 сентября в журнале JHLT Open. Авторы назвали его первым, в котором эти биомаркеры и записи ЭКГ объединили в одной ИИ-модели и напрямую сравнили результаты анализа с данными биопсий. Следующим шагом станет проверка модели на большем числе пациентов в нескольких центрах трансплантации.
