Бельгийскими учеными создана компьютерная система выявления артрита у детей с 90% точностью, только по анализу крови
Возможно вас заинтересует
Учеными из медицинского университета Фудзита (Япония), профессором Кадзумитсу Сугиура и доктором Соичиро Ватанабе, проведено исследование, в ходе которого был выявлен сложный механизм возникновения псориаза. В нём оказались задействованы клетки, на...
Обработка фокусированным ультразвуком высокой интенсивности (HIFU – High Intensity Focused Ultrasound) была одобрена американским агентством FDA для лечения остеоид остеомы конечностей.
Бельгийские ученые из Университетской клиники Сен-Люк и Университета Левена установили возможные причины тяжелого течения COVID-19. В ходе исследования было выявлено, что более короткая длина теломер может быть связана с появлением тяжелой формы...
Учёные из Университета штата Мичиган (MSU, США) протестировали новое лекарство против эндометриоза. В процессе исследований, они активно сотрудничали со своими коллегами из Института Ван Андела (Гранд Рапидс, США), предоставляя им образцы тканей на...
Учёные из университета Санта-Крус (Калифорния, США) исследовали механизм поглощения нервными клетками токсичного белка, накапливаемого при болезни Альцгеймера и предложили вариант его блокировки. Тем временем, их коллеги из Упсальского университета...
Команда бельгийских исследователей из Института Биотехнолоий (VIB) и Католического Университета Лювена (KU Leuven) разработала алгоритм машинного обучения, который может выявлять артрит у детей с почти 90% точностью, основываясь исключительно на анализе крови.
Новые результаты открывают путь к использованию машинного обучения для более быстрой диагностики и прогнозирования того, какие пациенты с ювенильным артритом будут лучше всего реагировать на различные виды лечения.
Практическая важность новой разработки
Ювенильный идиопатический артрит является наиболее распространенным ревматоидным заболеванием у детей, но симптомы, степень тяжести и развитие могут варьироваться в широких пределах. Это разнообразие затрудняет раннюю классификацию пациентов и выбор оптимального лечения. Как правило, с момента обращения в клинику и до постановки правильного диагноза проходит около полугода.
При этом ребенку приходится проходить множество различных видов обследования, таких как УЗИ суставов, МРТ, комплекс биохимических анализов крови и т.д. Некоторые исследования необходимо выполнять повторно в процессе постановки правильного диагноза.
Проблема заключается еще и в том, что существует несколько форм ювенильного идиопатического артрита (ЮИА):
По своим проявлениям эти формы могут мало отличаться друг от друга, а вот в плане выбора правильной тактики лечения отличия могут быть очень существенными.
Чтобы улучшить диагностику и лечение, команда исследователей из Института Биотехнологий (VIB), Университетской школы (KU Leuven) и Университетского госпиталя (UZ Leuven) города Лювена в Бельгии подробно описала иммунную систему сотен детей с ювенильным артритом и без него.
Путь к выбору лучшего варианта лечения
«Мы взяли образцы крови более чем у 100 детей, две трети из которых имели ювенильный артрит. Мы проанализировали иммунную систему детей более подробно, чем когда-либо прежде, и выпустили алгоритмы машинного обучения на этих данных», — объясняет Эрика Ван Ниувенхове (VIB-KU Leuven), ведущий автор исследования.
Результаты иммунологических показателей крови у детей анализировались системой Искусственного Интеллекта на основе существующей в институте Лювена облачной нейросети. Закономерности соотношений этих показателей с поставленными в итоге диагнозами и стали основой нового алгоритма.
Результаты оказались ошеломительными — алгоритм был приблизительно на 90% точным в определении, у каких детей был артрит.
«Мы полагались исключительно на информацию об иммунной системе, независимо от симптомов или других клинических данных. Этот результат показывает, что анализ иммунологических параметров в сочетании с машинным обучением предлагает огромный потенциал для ранней диагностики различных форм ювенильного идиопатического артрита», — сказал профессор Адриан Листон (VIB-KU Leuven).
Ученые надеются, что результаты этого исследования помогут улучшить варианты лечения пациентов в долгосрочной перспективе. «Инструмент нуждается в дальнейшей проверке, но нет никаких научных препятствий для быстрого перевода этого подхода в клинику. Мы могли бы использовать этот тип подробной классификационной информации и анализа машинного обучения с течением времени, чтобы выяснить, какие пациенты будут лучше всего реагировать на конкретные виды лечения», — говорит профессор Карин Ваутерс (UZ Leuven), которая отвечала за клинические исследования в этой научной работе.
Надежды и перспективы
Представленный бельгийскими учеными программно-аппаратный комплекс, помимо удобного и недорогого процесса диагностики, открывает недоступные ранее возможности по достаточно точному, а главное быстрому дифференцированию различных типов ЮИА.
Это, в свою очередь, дает возможность не только повышать эффективность лечения, но и сделать его намного дешевле путем исключения ненужных и сложных диагностических процедур.
Внедрение нового метода в клиническую практику станет огромным шагом вперед для ревматологии не только в Бельгии, но и по всей Европе.