За 15 лет до инфаркта. Искусственный интеллект научили определять риск шести сердечно-сосудистых заболеваний по одному анализу крови

Разработанный исследователями из Гонконгского университета метод CardiOmicScore анализирует тысячи белков и метаболитов для оценки риска шести основных сердечно-сосудистых заболеваний, включая инфаркт, инсульт, сердечную недостаточность и фибрилляцию предсердий, сообщаетScience Daily.

В отличие от генетических показателей риска, которые остаются неизменными на протяжении всей жизни, система фиксирует биологические изменения, связанные с текущим состоянием здоровья человека, образом жизни и окружающей средой.

Система, известная как CardiOmicScore, использует данные одного анализа крови для оценки риска развития у человека шести основных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ): ишемической болезни сердца, инсульта, сердечной недостаточности, фибрилляции предсердий, заболеваний периферических артерий и венозной тромбоэмболии. У людей с повышенным риском модель смогла выявить предупреждающие признаки еще за 15 лет до клинического проявления заболеваний.

Сердечно-сосудистые заболевания остаются основной причиной смерти во всем мире: только в 2022 году от них умерло около 19,8 миллиона человек. Врачи обычно оценивают сердечно-сосудистый риск, анализируя такие факторы, как возраст, артериальное давление, стаж курения и другие стандартные клинические показатели. Эти данные полезны, однако они могут не выявлять самые ранние биологические изменения, происходящие в организме до того, как болезнь станет очевидной. В результате некоторые люди могут не попасть в группу высокого риска до тех пор, пока возможности для наиболее эффективной профилактики уже не начнут упускаться.

Тесты на генетический риск предлагают еще один способ оценить вероятность развития заболевания у человека. Например, полигенные оценки риска объединяют влияние множества генетических вариантов в единый показатель наследственного риска. Однако генетический профиль человека в значительной степени определяется при рождении. Это означает, что генетические показатели не могут в полной мере отражать более непосредственные изменения, вызванные питанием, физическими упражнениями, старением, болезнями, воздействием окружающей среды или другими факторами, влияющими на здоровье.

CardiOmicScore был разработан для получения более точной и актуальной картины процессов, происходящих внутри организма. При создании этого инструмента команда HKUMed использовала методы глубокого обучения для объединения различных уровней биологической информации. Этот подход известен как мультиомика, поскольку он объединяет данные из разных областей биологии, включая геномику, метаболомику и протеомику. Геномика изучает генетическую информацию. Протеомика фокусируется на белках, выполняющих множество важных функций в организме. Метаболомика изучает малые молекулы — метаболиты, — которые образуются в процессе переработки пищи, выработки энергии и реакции организма на заболевания.

Исследователи проанализировали данные большой группы людей из Британского биобанка. Их модель позволила изучить 2920 циркулирующих белков и 168 метаболитов, измеренных в образцах крови. В совокупности эти молекулы дают детальную картину текущего биологического состояния человека. Они способны отражать незначительные изменения иммунной активности, метаболизма и состояния сосудов еще до появления заметных симптомов.

Профессор Чжан Цинпэн, доцент кафедры фармакологии и фармации Гонконгского университета, пояснил: «Гены определяют нашу отправную точку — они задают базовый уровень риска для здоровья. Однако белки и метаболиты отражают наше текущее физическое состояние. Наш инструмент на базе искусственного интеллекта разработан для расшифровки этих сложных молекулярных сигналов, что позволяет врачам и пациентам выявлять риски гораздо раньше; это потенциально может изменить траекторию развития заболевания благодаря своевременной коррекции образа жизни и ранней профилактике».

Результаты показали, что CardiOmicScore способен преобразовывать сложные молекулярные показатели в персонализированные оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний. Система продемонстрировала значительно лучшие результаты по сравнению с традиционными оценками полигенного риска. Точность системы дополнительно возросла, когда исследователи включили в анализ клинические данные, такие как возраст и пол. У лиц из группы высокого риска CardiOmicScore позволяет выявить повышенный риск сердечно-сосудистых заболеваний за 15 лет до появления симптомов.

В будущем небольшой образец крови потенциально может быть использован для создания детального профиля риска, охватывающего одновременно несколько сердечно-сосудистых заболеваний. Эта информация может дать пациентам и врачам больше времени для принятия мер — таких как изменение образа жизни, более тщательный мониторинг или другие профилактические мероприятия.

Ранее NV Техно писал, что ученые из Нью-Йоркского университета обнаружили: биологическое старение определенных клеток иммунной системы может служить объективным маркером психического расстройства, от которого страдает каждый пятый взрослый.

Исследователи сосредоточились на изучении эпигенетических часов — химических изменений в ДНК, отражающих реальный биологический возраст организма. В исследовании приняли участие 440 женщин, в том числе живущих с ВИЧ, поскольку эта группа подвержена повышенному риску развития депрессии из-за хронического воспаления и социальных факторов. Анализ показал, что ускоренное старение моноцитов (белых кровяных телец, отвечающих за иммунный ответ) тесно связано с когнитивными и эмоциональными симптомами депрессии.