Ученые из Научно-технологического университета имени короля Абдаллы (KAUST) разработали инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), который помогает выявлять скрытые связи между различными болезнями. Это открытие, опубликованное в журнале Bioinformatics, может привести к новым стратегиям лечения и профилактики заболеваний.
Инструмент использует обработку естественного языка для анализа медицинской литературы и реальных данных пациентов. Он выявляет причинно-следственные связи, например, как гипертония может привести к сердечной недостаточности. Такой подход помогает лучше понять механизмы заболеваний и выявить общие факторы риска, которые могут быть использованы для создания более точных методов предсказания и профилактики.
Как объясняет студентка магистратуры Сумийя Тунси, команда KAUST подходит к лечению заболеваний не как к независимым проблемам, а как к взаимосвязанным состояниям. Это помогает находить общие риски и улучшать точность прогнозирования заболеваний, что открывает новые возможности для персонализированной медицины.
Особенностью нового инструмента является его возможностью не просто находить связи между болезнями, а выявлять, какие заболевания могут привести к другим. Например, диабет 2 типа может привести к повышению уровня сахара в крови, что вызывает заболевания мелких сосудов и, в конечном итоге, диабетическую ретинопатию. Это знание помогает лечить первичное заболевание, чтобы предотвратить осложнения.
Инструмент также улучшает точность вычисления полигенных рисков (PRS), которые оценивают генетическую предрасположенность к заболеваниям. Он помогает учитывать, как один генетический вариант может повлиять на несколько заболеваний, что улучшает прогнозирование для сложных болезней.
