2024. 02. 14. - 08:50
Személyre szabott tuberkulózis-kezeléssel állt elő a mesterséges intelligencia
Egy multimodális mesterséges intelligencia modell személyre szabott kezelést adhat a tuberkulózis betegségre – áll egy új tanulmányban.
Multimodális mesterséges intelligencia-modellt fejlesztett ki a tuberkulózisban szenvedő betegek kezelési kimenetelének előrejelzésére egy kutatócsoport.
A Michigani Egyetem kutatóiból álló csapat globális betegadatok segítségével végzett elemzése a tuberkulózis-kezelés személyre szabásához vezethet.
„A tbc a világ leghalálosabb fertőző betegsége, amely évente emberek millióit érinti. Laboratóriumom célja új, innovatív megoldások kifejlesztése a gyógyszerrezisztens kórokozók, például a tuberkulózist okozó kórokozók terjedésének megállítására” - mondta Sriram Chandrasekaran, orvosbiológiai mérnök professzor, a tanulmány szerzője.
Pontos kezelési prognózist ad a mesterséges intelligencia
Az iScience szaklapban megjelentetett tanulmányban a kutatók multimodális adatokat elemeztek, beleértve a klinikai tesztekből, genomikából, orvosi képalkotásból és a tbc-s betegeknek felírt gyógyszerekből származó különféle orvosbiológiai adatokat. Olvasd el: Tüdődiagnosztika - Enyhítheti a kórházak túlterheltségét a mesterséges intelligencia
Személyre szabott tuberkulózis-kezeléssel állt elő a mesterséges intelligencia
A különböző szintű gyógyszerrezisztenciával rendelkező páciensek adatainak elemzésével olyan orvosbiológiai jellemzőket fedeztek fel, amelyek előre jelzik a kezelés sikertelenségét. Felfedezték a gyógyszerrezisztens tbc-s betegek bizonyos csoportjainál hatásos gyógyszeres kezeléseket is.
„Multimodális mesterséges intelligencia-modellünk pontosan megjósolta a kezelési prognózist és felülmúlta a meglévő modelleket, amelyek a klinikai adatok szűk körére összpontosítanak” - mondta Chandrasekaran.
„Azonosítottuk azokat a gyógyszeres kezeléseket, amelyek hatékonyak voltak a gyógyszerrezisztens tbc bizonyos típusai ellen az egyes országokban. Ez nagyon fontos a gyógyszerrezisztens tuberkulózis terjedése miatt” - tette hozzá Awanti Sambarey, a tanulmány posztdoktori ösztöndíjas első szerzője.
Személyre szabható modell
A kutatócsoport MI segítségével a csapat több mint 5 ezer beteget vizsgált meg. Sambarey megjegyezte, hogy valós adatokról van szó, így a különböző országokból származó betegek eltérő felvételi protokollokkal rendelkeznek.
„Elemzésünk során több mint 200 orvosbiológiai jellemzővel dolgoztunk. Megvizsgáltuk a demográfiai információkat, például az életkort és a nemet, valamint a korábbi kezelési előzményeket. Megfigyeltük azt is, vajon a pácienseknek volt-e más társbetegsége, például HIV-fertőzés, majd több képalkotó vizsgálattal is dolgoztunk - olyan jellemzőkkel, mint a röntgenfelvételek, a CT-vizsgálatok, a kórokozók adatai, a gyógyszerrezisztencia-adatok, valamint a genomi jellemzők és a kórokozó mutációi” – sorolta Sambarey.
Hozzátette, hogy klinikailag nagyon nehéz az összes adatot együtt megvizsgálni, erre átalában külön van szükség és úgy véli, a mesterséges intelligencia itt nagyon is jól jön.
Amikor a klinikusok vizsgálják ezeket az adatokat, az igen megterhelő lehet. Kutatásuk azonban képes azonosítani a legjelentősebb klinikai jellemzőket.
A kutatócsapat tanulmányozta a jelenlévő gyógyszerrezisztencia típusának hatását is.
„Meg lehet tekinteni az adatok konkrét pillanatfelvételét, például a genomikai jellemzőket és megtudni, milyen mutációi voltak a fertőző kórokozónak. Meg lehet kérdezni azt is, hogy a hosszú távú kezelésnek milyen következményei vannak” – jegyezte meg Awanti Sambarey.
Meglepő módon kiderült, hogy bizonyos gyógyszerkombinációk jobban működtek bizonyos típusú rezisztenciában szenvedő betegeknél, de másoknál nem, ami a kezelés sikertelenségéhez vezetett.
A kutatók azt is megállapították, hogy az antagonista gyógyszerkölcsönhatású készítmények rosszabb kimenetelhez vezethetnek.
„Ha mesterséges intelligenciát alkalmazunk az antagonista gyógyszerek kiszűrésére a gyógyszerfelfedezési folyamat korai szakaszában, azzal elkerülhető a kezelés sikertelensége - mondta Chandrasekaran. - A mesterséges intelligencia modell végül személyre szabható bizonyos társbetegségekkel küzdő egyének számára megfelelő gyógyszeres kezelések azonosítására is.”
Sambarey hozzátette: abban bíznak, hogy a mindenkire kiterjedő kezelési megközelítés helyett a multimodális adatok tanulmányozása segíteni fogja az orvosokat személyre szabottabb kezelésekkel kezelni a pácienseket, a legjobb eredmény elérése érdekében.
Olvasd el ezt is: Mesterséges intelligencia-diagnózis enyhítheti télen a kórházakra nehezedő nyomást
L.A.
