Персонализирано прецизно лекарство срещу затлъстяване

Тъй като затлъстяването увеличава риска от смърт и болести, то е една от ключовите заплахи за здравето на всички хора. В асоциация за академични изследвания и индустрия в Саксония, водена от учени от Дрезден, международен екип от изследователи представя революционна концепция за персонализирана прецизна медицина.

Изследване на AI и липиди като бъдещето на оценката на риска?

СЗО предупреждава: почти всеки шести възрастен е засегнат от затлъстяване (затлъстяване). Тъй като затлъстяването увеличава риска от смърт и болести, това е една от централните заплахи за здравето на всички хора. В ежедневната медицина индексът на телесна маса (ИТМ), съотношението на теглото към височината, е популярен инструмент за определяне на наднорменото тегло и затлъстяването. В асоциация за академични изследвания и индустрия в Саксония, водена от учени от Дрезден, международен екип от изследователи представя революционна концепция за персонализирана прецизна медицина.

персонализирано

Когато академичните изследвания и индустрията обединят усилията си, са възможни впечатляващи скокове в бъдещето. Изследователи от Биотехнологичния център (BIOTEC) в TU Dresden и Lipotype GmbH, отделение от Института за молекулярна клетъчна биология и генетика на 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 над 1000 пациенти. Международният изследователски екип прилага усъвършенствани методи за изкуствен интелект, за да разработи алгоритъм, който използва липидния състав на човешката кръвна плазма като основа за оценка, така наречения плазмен 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.

Изчислението на ИТМ не е от значение във всички случаи

В сравнение с "традиционното измерване на ИТМ", основано на стоки за бита, липидомичните данни позволиха на новия алгоритъм да генерира 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 традиционното 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.

„Ако пациент, който се нуждае от терапия за борба със затлъстяването, бъде изпратен вкъщи без лекарство или съвет, това може да доведе до дългосрочни щети“, казва Оле Меландер от университета в Лунд. „Това са точно пациентите, които внезапно претърпяват 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 тегло към височина - може да даде възможност за определяне на рисковете в сложни системи като хората. Изчислителната биомедицина използва изкуствен интелект за определяне на многоизмерни показатели въз основа на много променливи, които повишават точността на диагнозата. Така че се надявам, че конвенционалният ИТМ чрез липидомичен ИТМ се замества и грешната класификация на всеки седми пациент приключва. "