ScienceAlert: ИИ помог ученым выявить 2 биологических типа рассеянного склероза
Британские исследователи из Университетского колледжа Лондона, используя передовые методы машинного обучения, совершили прорыв в понимании патогенеза рассеянного склероза (РС), выявив два потенциальных сценария его развития. Этот научный вклад может радикально трансформировать подходы к диагностике и лечению данного неврологического заболевания.
В рамках исследования были проанализированы данные 634 пациентов, включая результаты лабораторных анализов крови и магнитно-резонансной томографии (МРТ). Особое внимание уделялось уровню белка sNfL, являющегося биомаркером повреждения нервных волокон. Применение алгоритмов машинного обучения позволило классифицировать пациентов на две группы, демонстрирующие различные темпы прогрессирования заболевания. В первой группе наблюдался стремительный рост уровня sNfL, что коррелировало с агрессивным течением РС. Во второй группе динамика увеличения sNfL была более медленной, а клинические проявления развивались постепенно.
Модель машинного обучения, обученная на данных 189 пациентов, прошла валидацию на когорте из 445 новых случаев РС. Результаты показали высокую степень точности и надежности предложенного подхода, что открывает перспективы для его практического применения.
Исследователи подчеркивают, что интеграция анализа крови, МРТ и технологий искусственного интеллекта может способствовать разработке персонализированных терапевтических стратегий для пациентов с РС. Однако для окончательного внедрения данной методики в клиническую практику необходимо проведение дополнительных крупномасштабных исследований.
Параллельно с этим, в области изучения хронических заболеваний слуха были получены интересные данные о влиянии диеты на риск развития тиннитуса. Анализ показал, что потребление фруктов ассоциировалось со снижением вероятности возникновения этого состояния, в то время как употребление цельнозерновых и бобовых продуктов, напротив, увеличивало риск.
Кроме того, были выявлены симптомы, часто игнорируемые пациентами, но которые могут служить ранними признаками риска внезапной сердечной смерти. Эти наблюдения подчеркивают важность своевременной диагностики и информирования пациентов о потенциальных угрозах для их здоровья.