Инструмент ИИ отображает скрытые связи между заболеваниями
Инструмент на базе искусственного интеллекта от исследователей KAUST помогает ученым отслеживать скрытые связи между заболеваниями, раскрывая информацию о том, как одна болезнь может привести к другой, и, как следствие, как лечение одной болезни может помочь предотвратить другую.
Работа опубликована в журнале Bioinformatics .
Систематически анализируя медицинскую литературу и данные реальных пациентов, этот инструмент отображает причинно-следственные связи, создавая основу, которая может определять целевые терапевтические стратегии и раскрывать потенциал для повторного использования лекарственных препаратов.
Подумайте об этом как о лучшем детективе по взаимосвязи болезней. Используя обработку естественного языка , этот инструмент сканирует огромное количество биомедицинских исследований, чтобы выявить причинно-следственные связи — например, как высокое кровяное давление может подготовить почву для сердечной недостаточности.
«Вместо того чтобы рассматривать заболевания как несвязанные между собой исходы, наш подход способствует выявлению общих факторов риска среди причинно-следственных заболеваний», — говорит Сумья Тунси, аспирант исследовательской группы по биоонтологии.
«Это углубляет наше понимание болезней человека и повышает эффективность инструментов прогнозирования рисков для персонализированной медицины».
Сила инструмента заключается в его способности выходить за рамки простой ассоциации. Традиционные методы могут выявить, какие заболевания обычно сопутствуют друг другу, но инструмент KAUST, разработанный Тунси и ее командой под руководством компьютерного ученого Роберта Хоэндорфа, определяет, какие заболевания могут спровоцировать другие.
Например, диабет 2 типа приводит к высокому уровню сахара в крови, вызывая заболевание мелких кровеносных сосудов, что в конечном итоге приводит к диабетическому состоянию глаз. Картирование этих взаимосвязей предполагает, что лечение одного «восходящего» состояния может помочь предотвратить или уменьшить нисходящие осложнения.
Для достижения этих идей инструмент объединяет научную литературу с данными из UK Biobank, крупной базы данных о здоровье, насчитывающей около полумиллиона британцев. Этот двойной подход подтверждает связи между заболеваниями, проверяя, что заболевания следуют логической последовательности, а причины предшествуют результатам. Этот процесс усиливает доказательства причинно-следственной связи, одновременно выделяя новые связи, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Среди своих открытий инструмент выявил удивительные связи. Как объясняет Тунси, «мы обнаружили, что эндокринные, метаболические и алиментарные заболевания являются ведущими факторами заболеваний в других категориях», включая сердечно-сосудистые, нервные и воспалительные заболевания кишечника и глаз.
«Это интересно, потому что многие заболевания обмена веществ можно контролировать , изменив образ жизни , что открывает возможности для широкой профилактики заболеваний», — говорит она.
Отличительной особенностью инструмента является способность улучшать полигенные оценки риска (PRS) — расчеты, которые оценивают генетическую восприимчивость человека к болезням. Стандартные модели PRS не учитывают, как один генетический вариант может влиять на несколько болезней, но, добавляя причинно-следственные связи между болезнями, инструмент KAUST создает улучшенную PRS, которая повышает точность прогнозирования, особенно для сложных заболеваний.
Это помогает распутать плейотропные эффекты, когда один вариант гена может влиять на несколько состояний. Принимая во внимание эти причинно-следственные связи, инструмент предлагает более целостный взгляд на генетический риск.
Теперь этот инструмент, который свободно доступен для исследовательского сообщества, представляет собой важный шаг вперед для ученых, изучающих связи между заболеваниями. Его потенциальные области применения варьируются от совершенствования профилактических стратегий до предложения новых вариантов использования существующих лекарств. Поскольку исследователи продолжают изучать пути болезней, этот инструмент может стать ключевым ресурсом в стремлении расшифровать взаимосвязанный ландшафт здоровья человека.