Технології штучного інтелекту дозволяють швидко діагностувати гострий мієлоїдний лейкоз

Штучний інтелект дозволяє з високою надійністю виявити одну з найпоширеніших форм раку крові – гострий мієлоїдний лейкоз. Дослідники з Німецького центру нейродегенеративних захворювань (DZNE) та Боннського університету довели це в ході дослідження. Їх підхід ґрунтується на аналізі генної активності клітин, виявлених у крові. При використанні в рутинній клінічній практиці такий підхід може бути допоміжним методом у ході звичайної діагностики та, можливо, прискорити початок терапії. Результати досліджень опубліковані в журналі «iScience».

Штучний інтелект – це активно обговорювана тема в медицині, особливо в галузі діагностики. Так, німецькі вчені акумулювали великі обсяги даних з метою оцінити генну активність клітин крові. З цього приводу було проведено велику кількість досліджень, результати яких доступні за допомогою баз даних. Таким чином, існує величезний пул даних з цього приводу.

У кожній клітині залежно від її стану фактично «включаються» лише певні гени, що відображаються на їхніх профілях генної активності. Саме такі дані – отримані з клітин у зразках крові, що охоплюють багато тисяч генів, – були проаналізовані в поточному дослідженні. Метою було встановити, які можливості дає аналіз транскриптому за допомогою штучного інтелекту, тобто тренованих алгоритмів. У перспективі вчені планують застосувати такий самий підхід у сфері діагностики деменції.

Гострий мієлоїдний лейкоз пов’язаний з розмноженням патологічно змінених клітин кісткового мозку, які потім потрапляють у загальний кровотік. Зрештою, і здорові, і пухлинні клітини дрейфують у крові. Усі ці клітини демонструють типові патерни генної активності, які були враховані в аналізі. У ході аналізу були враховані дані з більше ніж 12 тис. зразків крові – вони були отримані у 105 різних дослідженнях: найбільший на сьогодні набір даних для метааналізу щодо гострого мієлоїдного лейкозу. Близько 4100 з цих зразків крові були отримані у пацієнтів, у яких діагностовано гострий мієлоїдний лейкоз, решта отримані в осіб з іншими захворюваннями або у здорових людей.

Далі було розроблено спеціальні алгоритми, на базі яких відбувалося машинне навчання, при цьому вхідні дані включали інформацію щодо того, чи конкретний зразок отримано у пацієнта з гострим мієлоїдним лейкозом, чи ні. Далі програма сама визначала, чи належить той чи інший генний патерн до особливостей захворювання. Було перевірено декілька алгоритмів, що використовуються в рамках машинного навчання та штучного інтелекту, та обрано найкращий.

Таким чином, розробка даного методу виявлення гострого мієлоїдного лейкозу значно спрощує та пришвидшує процес первинної діагностики гострого мієлоїдного лейкозу, а також відкриває шлях до проведення скринінгу щодо наявності цього захворювання. Очікується, що при масовому впровадженні метод буде фінансово доступним, а для проведення тесту буде достатньо зразка крові, що беруть для загального аналізу.

За матеріалами www.sciencedaily.com

Бажаєте завжди бути в курсі останніх новин фармацевтичної галузі?
Тоді підписуйтесь на «Щотижневик АПТЕКА» в соціальних мережах!