Умный маркер
В России создан первый в мире метод доклинической диагностики осложнений
Ученые из Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики Центрального университета разработали метод диагностики воспалительных заболеваний за счет использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это открытие не имеет аналогов в мире.
Фото: iStock
Фото: iStock
Разработка позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены, с помощью ИИ, который помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов. Изобретение может повысить эффективность лечения по крайней мере для 2 млн 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.
Результаты открытия опубликованы в международном научном журнале The International Journal of Molecular Sciences, который входит в первый квартиль (Q1) рейтинга ведущих мировых научных изданий, в специальном выпуске Special Issue The Role of Macrophages in Inflammation and Cancer.
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 этого 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.