Ученые из Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики Центрального университета разработали уникальный метод диагностики воспалительных заболеваний за счет использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это открытие не имеет аналогов в мире.
Разработка позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены с помощью ИИ, который помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов. Изобретение может повысить эффективность лечения, по крайней мере, для двух миллионов человек в год в России — пациентов пульмонологических отделений с воспалительными заболеваниями легких и с аутоиммунными заболеваниями.
Новый метод позволяет прогнозировать динамику эффективности терапии и заранее оценивать риски развития серьезных осложнений. Он способен учитывать индивидуальные особенности иммунной системы пациента, чтобы помочь врачам подобрать персонализированный протокол лечения. Таким образом терапию можно корректировать на ранних этапах болезни и повышать эффективность лечения. Ранее ни один из существующих методов диагностики не давал таких прогнозов. Пока систему используют для диагностики болезней легких, но в будущем ее адаптируют и для других заболеваний.
Результаты открытия опубликованы в международном научном журнале The International Journal of Molecular Sciences1, который входит в первый квартиль (Q1)2 рейтинга ведущих мировых научных изданий, в специальном выпуске: Special Issue The Role of Macrophages in Inflammation and Cancer.
Разработка позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены с помощью ИИ, который помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов. Изобретение может повысить эффективность лечения, по крайней мере, для двух миллионов человек в год в России — пациентов пульмонологических отделений с воспалительными заболеваниями легких и с аутоиммунными заболеваниями.
Новый метод позволяет прогнозировать динамику эффективности терапии и заранее оценивать риски развития серьезных осложнений. Он способен учитывать индивидуальные особенности иммунной системы пациента, чтобы помочь врачам подобрать персонализированный протокол лечения. Таким образом терапию можно корректировать на ранних этапах болезни и повышать эффективность лечения. Ранее ни один из существующих методов диагностики не давал таких прогнозов. Пока систему используют для диагностики болезней легких, но в будущем ее адаптируют и для других заболеваний.
Результаты открытия опубликованы в международном научном журнале The International Journal of Molecular Sciences1, который входит в первый квартиль (Q1)2 рейтинга ведущих мировых научных изданий, в специальном выпуске: Special Issue The Role of Macrophages in Inflammation and Cancer.
Актуальность и практическая значимость
До сих пор воспалительные заболевания диагностировались на основе симптомов, биохимических тестов, цитологических и гистологических исследований и рентгенографических методов. Все эти подходы не позволяют заранее оценивать риски развития осложнений. Идентичные клинические и биохимические показатели не исключают возникновения непредвиденных осложнений, вплоть до летальных исходов. Выявление таких высокорисковых пациентов до это было нерешенной научной задачей.
Разработанная тест-система позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены. В ее основе лежат уникальные молекулы-индикаторы и нейросеть, обученная на данных реальных пациентов. Это первая в мире технология, которая так детально изучает состояние иммунных клеток (макрофагов) при воспалениях. ИИ помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов.
Разработанная тест-система позволяет обнаружить риски осложнений у пациентов, когда симптомы заболевания еще не выражены. В ее основе лежат уникальные молекулы-индикаторы и нейросеть, обученная на данных реальных пациентов. Это первая в мире технология, которая так детально изучает состояние иммунных клеток (макрофагов) при воспалениях. ИИ помогает врачам безошибочно расшифровывать результаты анализов.
Экспериментальная схема перепрограммирования иммунных клеток (макрофагов) и определения их типа. Метод был протестирован с использованием анализов легких людей с бронхитом, астмой, хроническими воспалениями, чтобы лучше понимать, как работает иммунитет
Суть исследования
Ученые разработали систему высокоточной диагностики состояния ключевых клеток иммунной системы, которые координируют защиту организма. Для этого создали молекулы-маркеры разной формы, которые работают как высокочувствительные датчики: находят нужные иммунные клетки и прочно соединяются с ними, помогая распознать болезнь. В результате формируется массив данных, который интерпретирует нейросеть, обученная распознавать специфические профили иммунных клеток.
Метод позволил выявить уникальный «цифровой отпечаток» (фингерпринт) болезни для каждого пациента. Многие лекарства, помимо борьбы с бактериями, напрямую влияют на активность макрофагов, причем этот эффект индивидуален. В одном случае препарат усиливает лечение, в другом — может вызвать опасное осложнение при аналогичном диагнозе. Новая технология дает врачам возможность заранее протестировать, как иммунитет конкретного человека отреагирует на терапию, и подобрать персональную тактику лечения, исключающую противоречия в работе организма.
Эксперименты проводились на пробах пациентов с заболеваниями легких, включая пневмонию, бронхит и астму. Нейросеть обучали на данных, включающих более 100 клинических случаев. Алгоритм сопоставлял комбинации индексов специфических взаимодействий молекул с иммунными клетками и информацией из медицинских карт, обучаясь четко различать типы воспалений и индивидуальные состояния иммунного статуса. Точность определения неизвестных диагнозов составила более 85%. Технология доказала свою эффективность для первичной диагностики и мониторинга состояния пациента в процессе лечения.
Метод позволил выявить уникальный «цифровой отпечаток» (фингерпринт) болезни для каждого пациента. Многие лекарства, помимо борьбы с бактериями, напрямую влияют на активность макрофагов, причем этот эффект индивидуален. В одном случае препарат усиливает лечение, в другом — может вызвать опасное осложнение при аналогичном диагнозе. Новая технология дает врачам возможность заранее протестировать, как иммунитет конкретного человека отреагирует на терапию, и подобрать персональную тактику лечения, исключающую противоречия в работе организма.
Эксперименты проводились на пробах пациентов с заболеваниями легких, включая пневмонию, бронхит и астму. Нейросеть обучали на данных, включающих более 100 клинических случаев. Алгоритм сопоставлял комбинации индексов специфических взаимодействий молекул с иммунными клетками и информацией из медицинских карт, обучаясь четко различать типы воспалений и индивидуальные состояния иммунного статуса. Точность определения неизвестных диагнозов составила более 85%. Технология доказала свою эффективность для первичной диагностики и мониторинга состояния пациента в процессе лечения.
Для обработки данных ученые использовали специальный метод (линейный дискриминантный анализ), который ищет связь между состоянием иммунных клеток и тяжестью заболевания. Результат представлен в виде графика-карты: на нем четко видно, как пациенты разделяются на три категории — с хорошим, нейтральным и плохим прогнозом лечения. Крестики служат маркерами для центров соответствующих зон. Пунктирные серые линии представляют нулевые значения как по оси ординат, так и по оси абсцисс.
Елена Кудряшова, доктор химических наук, профессор Центрального университета и руководитель Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики:
«Мы разработали новый метод диагностики состояния особой группы клеток, играющих ключевую роль в координации работы иммунной системы. Результаты наших исследований — очередное доказательство того, насколько сложен и не до конца понятен наш организм. Например, мы выяснили, что, казалось бы, безобидные биодобавки, БАДы, которые в разумных дозировках полезны, в случае воспалительных заболеваний могут оказывать порой непредсказуемое и не всегда положительное действие.
Наше изобретение может повысить эффективность лечения, по крайней мере, для двух миллионов человек в год в России. Прежде всего, речь о пациентах пульмонологических отделений с воспалительными заболеваниями легких и с аутоиммунными заболеваниями. Столь значимое открытие стало возможно благодаря конструктивному межвузовскому сотрудничеству ученых из Центрального университета, Химического факультета МГУ и факультета математики Левенского университета Бельгии. Совместная работа позволила провести исследование на стыке наук, применив к биотехнологическим исследованиям методы ИИ».
1 — Авторитетный международный рецензируемый научный журнал открытого доступа, издаваемый швейцарской компанией Molecular Diversity Preservation International (Многопрофильный институт цифровых публикаций) с 2000 г.
2 — Согласно международной системе ранжирования все научные журналы разделены на четыре квартиля: Q1, Q2, Q3 и Q4. Журнал может относиться к Q1 в одной предметной области и к Q2/Q3 в другой, так как рейтинг рассчитывается внутри конкретной категории. Метрика Q1 означает, что научный журнал входит в топ-25 самых авторитетных, влиятельных и цитируемых изданий в своей предметной области. Это элита научных журналов, публикации в которых считаются наиболее престижными.
2 — Согласно международной системе ранжирования все научные журналы разделены на четыре квартиля: Q1, Q2, Q3 и Q4. Журнал может относиться к Q1 в одной предметной области и к Q2/Q3 в другой, так как рейтинг рассчитывается внутри конкретной категории. Метрика Q1 означает, что научный журнал входит в топ-25 самых авторитетных, влиятельных и цитируемых изданий в своей предметной области. Это элита научных журналов, публикации в которых считаются наиболее престижными.