2022. 10. 04. - 09:00
Mesterséges intelligencia jelzi előre a koronavírus-betegek állapotát
Mi lesz a Covid-19 betegség kimenetele? A kvantitatív tömegspektrometria és a mesterséges intelligencia ötvözése a kutatók szerint segít megjósolni ezt.
Segít megmondani a koronavírus-betegségek kimenetelét a mesterséges intelligencia, kvantitatív tömegspektrometriával.
A Skoltech és a McGill Egyetem kutatói gépi tanulási algoritmust képeztek ki, amellyel vérvizsgálati eredmények alapján képesek megjósolni a Covid-19 miatt intenzív osztályra felvett páciensek túlélési arányát.
A célzott tömegspektrometriának nevezett technikával mért 15 biomolekula szintje alapján az algoritmus 92 százalékos pontossággal megjósolja a betegek túlélési esélyét – áll a Molecular & Cellular Proteomics című folyóiratban.
A tanulmány során bemutatott eredmények hatással vannak az osztályozásra, azaz egy olyan helyzetre, amikor az orvosok túlterheltek a beérkező betegek miatt és nehéz döntéseket kell meghozniuk, kit lássanak el előbb. Olvasd el: Mely koronavírus-betegnél magas a halál kockázata? A mesterséges intelligencia megjósolja
Segít megmondani a koronavírus-betegségek kimenetelét a mesterséges intelligencia
„Ha egy egészségügyi intézmény túlterhelt, az orvosoknak módszerekre van szükségük az esetek súlyosságának gyors felbecslésére és a lehetséges szövődmények előrejelzésére. Ilyen jelzésekkel - például az Omicron-adatok alapján -, az orvosok optimalizálhatják a kezelést és időben sürgősségi ellátást nyújthatnak a leginkább veszélyeztetett betegeknek” – mondta el Jevgenyij Nikolaev, a Skoltech Bio professzora.
Hozzátette: az ő megoldásuk itt kerül képbe, a mesterséges intelligencia ugyanis segít megbecsülni az esetek súlyosságát a vérvizsgálatokból származó adatok alapján, így hozzájárul, hogy az orvosok előrejelezhessék a lehetséges szövődményeket, beleértve a halált is. Olvasd el: MI segít a koronavírus utáni tüdőbetegség feltérképezésében
Nikolaev munkatársaival több száz olyan páciens adatait vizsgálta meg, akiknek a túlélési kimenetele utólag ismert, s akiktől vérmintát vettek az intenzív osztályra kerülés időpontjában. Részletes proteomikai és metabolomikus profilokat elemeztek a vérplazmában.
„Megvizsgáltuk az anyagcseretermékek szintjét is. Ezek a meglehetősen kicsi molekulák jó előrejelző képességgel is rendelkeznek. Ennek eredményeként egy 10 fehérjéből és 5 metabolitból álló halmazt választottunk ki, mely alapján egy mesterséges intelligencia algoritmus nagyon pontosan meg tudja jósolni a beteg túlélési esélyét, azonnal, amikor felveszik az intenzív osztályra” – mondta Nikolaev, hozzátéve, hogy a szubjektív megítélésnek azonban mindig van helye az orvos részéről.
„Az általunk azonosított fehérjepanel a Charité és az Innsbrucki európai klinikák adatain alapult, prediktív modellünk több mint 80 százalékos pontosságot mutatott a betegek halálos kimenetelének előrejelzésében” – jegyezte meg Alekszej Kononikhin, a Skoltech vezető kutatója. Olvasd el:
A Nikolaev vezette Skoltech Tömegspektrometriai Laboratórium tömegspektrométereket fejleszt és új módszereket hoz létre alkalmazásukra a tudomány különböző területein, elsősorban a biológia és az orvostudomány terén. Korábban a csapat a koronavírus-fertőzések gyors és megbízható kimutatására hozott létre tömegspektrometrián alapuló módszert.
L.A.
