Оцінка ризику ожиріння - стрибок у майбутнє завдяки поєднанню ШІ та
Примітка щодо використання графічних матеріалів: Використання графічних матеріалів для прес-релізу дозволяється безкоштовно за умови зазначення джерела. Зображення можна використовувати лише у зв'язку із змістом цього прес-релізу. Якщо вам потрібне зображення у більш високій роздільній здатності або якщо у вас виникли запитання щодо подальшого використання, будь ласка, зв’яжіться з прес-службою, яка його опублікувала безпосередньо.
ВООЗ попереджає: майже кожна шоста доросла людина страждає ожирінням (ожирінням). Оскільки ожиріння збільшує ризик смерті та захворювань, воно є однією з центральних загроз для здоров'я всіх людей. У повсякденній медицині Індекс маси тіла (ІМТ), відношення ваги до зросту, є популярним інструментом для визначення надмірної ваги та ожиріння. В асоціації академічних досліджень та промисловості в Саксонії, яку очолюють вчені з Дрездена, міжнародна група дослідників представляє революційну концепцію персоналізованої точної медицини.
За допомогою штучного інтелекту (ШІ) було виявлено ряд молекул ліпідів, які містять набагато більше інформації про ожиріння, ніж ІМТ.
Коли академічні дослідження та промисловість об’єднують зусилля, можливі вражаючі стрибки в майбутнє. Дослідники з Біотехнологічного центру (BIOTEC) при TU Dresden і Lipotype GmbH, спінінгові Інституту молекулярно-клітинної біології та генетики імені Макса Планка в Дрездені, у міжнародній співпраці з науковцями з університету Лунда (Швеція) та Національного інституту охорони здоров'я та добробуту (Фінляндія) об'єдналися для критичної оцінки ІМТ понад 1000 пацієнтів. Міжнародна дослідницька група застосувала передові методи ШІ для розробки алгоритму, який використовує ліпідний склад плазми крові людини як основу оцінки, так званий плазмовий ліпідом.
Плазмовий ліпідом містить сотні різних молекул ліпідів. "У цілому вони служать як відбиток пальця добробуту як показники метаболічного здоров'я", - пояснює Матіас Герл з Lipotype. Такі ліпідомічні дані використовувались для розробки алгоритму визначення ІМТ.
Порівняно із "традиційним вимірюванням ІМТ", що базується на побутових товарах, дані ліпідоміки дозволили новому алгоритму генерувати молекулярний "ліпідомічний ІМТ". Розрахунок ІМТ за допомогою ліпідомічного ІМТ показав, що молекулярний ІМТ для кожного сьомого пацієнта був значно вищим, ніж значення, визначені раніше за допомогою традиційного вимірювання ІМТ. Порівняно з традиційним ІМТ, ліпідомічний ІМТ також надає розширену інформацію про стан ожиріння, таку як кількість вісцеральної жирової тканини, форми жиру, яка шкідлива для здоров'я.
"Якщо пацієнта, якому потрібна терапія для боротьби із захворюваннями, пов'язаними з ожирінням, відправляють додому без будь-яких засобів та порад, це може призвести до довгострокової шкоди", - каже Олле Меландер з університету Лунда. "Це саме ті пацієнти, які раптово переносять серцевий напад у віці 40 років і залишають своїх лікарів у збитку", - коментує Карло Вітторіо Канністраці з BIOTEC (TU Dresden) і додає: "Ми повинні подолати цю застарілу думку, що єдиний показник - як відношення ваги до зросту - може дати змогу визначити ризики в складних системах, таких як люди. Комп’ютерна біомедицина використовує штучний інтелект для визначення багатовимірних показників на основі багатьох змінних, які підвищують точність діагностики. Тож я сподіваюся, що традиційний ІМТ буде замінений ліпідомічним ІМТ і що неправильна класифікація закінчиться для кожного сьомого пацієнта ".