Оценка на риска от затлъстяване Комбинация от AI и изследване на липидите - Biermann Medicine
Индексът на телесна маса (ИТМ) е често използван инструмент за определяне на наднорменото тегло и затлъстяването. В асоциация за академични изследвания и индустрия в Саксония, водена от учени от Дрезден, международен изследователски екип представя нова концепция за персонализирана прецизна медицина.
Изследователи от Биотехнологичния център (BIOTEC) на TU Dresden и Lipotype GmbH, отделение на Института за молекулярна клетъчна биология и генетика Макс Планк в Дрезден, в международно сътрудничество с учени от университета в Лунд (Швеция) и Националния институт за здраве и благосъстояние (Финландия) се събраха, за да преразгледат критично ИТМ на повече от 1000 пациенти. Международният екип от изследователи използва усъвършенствани методи за изкуствен интелект (AI), за да разработи алгоритъм, който използва липидния състав на човешката кръвна плазма като основа за оценка: плазменият липидом.
Плазменият липидом съдържа стотици различни липидни молекули. „В своята цялост те служат като пръстов отпечатък на благосъстоянието като показатели за метаболитно здраве“, обяснява Матиас Герл от Lipotype. Такива липидомични данни са използвани за разработване на алгоритъма за определяне на ИТМ.
В сравнение с „традиционното измерване на ИТМ“, липидомичните данни позволиха на новия алгоритъм да създаде молекулярен „липидомичен ИТМ“. Изчислението на ИТМ с помощта на липидомичния ИТМ разкрива, че за всеки седми пациент молекулярният ИТМ е значително по-висок от стойностите, определени преди това с традиционно измерване на ИТМ. В сравнение с традиционния ИТМ, липидомичният ИТМ също предоставя разширена информация за състоянието на затлъстяването, като например количеството на висцералната мастна тъкан, форма на мазнини, която е вредна за здравето.
„Ако пациент, който се нуждае от терапия за борба със свързаните със затлъстяването заболявания, бъде изпратен вкъщи без никакво лекарство или съвет, това може да доведе до дългосрочни щети“, казва Оле Меландер от университета в Лунд. „Това са точно пациентите, които внезапно получават инфаркт на 40-годишна възраст и оставят своите общопрактикуващи лекари на загуба“, коментира Карло Виторио Канистраци от BIOTEC (TU Dresden) и добавя: „Трябва да преодолеем това остаряло мнение, че един индикатор - как съотношението на теглото към височината - може да даде възможност за определяне на рисковете в сложни системи като хората. Компютърно подпомаганата биомедицина използва изкуствен интелект за определяне на многоизмерни показатели въз основа на много променливи, които увеличават точността на диагнозата. Така че се надявам традиционният ИТМ да бъде заменен с липидомичен ИТМ и че грешната класификация ще приключи за всеки седми пациент. "