Модель искусственного интеллекта из Института Вейцмана может предсказать ваше будущее здоровье и помочь вам его изменить
Чтобы обучить модель, ученые позволили ей изучить медицинские карты каждого участника, а затем попросили ее сделать небольшие прогнозы.
СЛЕВА СЛЕВА: доктор Ли Райхер, профессор Эран Сигал и доктор Смадар Шило.( фото предоставлено : Институт науки Вейцмана )
Используя обширную базу данных проекта «Фенотип человека», исследователи из Института Вейцмана в Реховоте хотят предсказывать заболевания до того, как они начнутся, и – они надеются – отсрочить или даже предотвратить их.
Перед важной встречей или принятием важного решения мы часто мысленно прокручиваем в голове различные сценарии, прежде чем выбрать оптимальный. Но когда речь идёт о здоровье — выборе лечения болезни или даже диеты — гораздо сложнее предсказать, как каждый выбор повлияет на наш организм и подойдёт ли он нам лично.
Недавно большая группа исследователей использовала искусственный интеллект для создания персонализированного «цифрового двойника», который позволяет им выявлять риск развития заболеваний, начинать профилактическое лечение и даже проводить моделирование для прогнозирования наиболее эффективного лечения.
Команду возглавлял доцент Смадар Шило, старший педиатр и детский эндокринолог в Детском медицинском центре Шнайдера в Петах-Тикве и консультант лаборатории кафедры компьютерных наук и прикладной математики профессора Эрана Сегала в Университете Вейцмана, а также доктор Ли Райхер из этого же отделения.
«Не все хотят знать, какими болезнями они заболеют в будущем, и это совершенно справедливо», — заявила Шайло в интервью The Jerusalem Post . «Это зависит от индивидуальных особенностей каждого. Но многие люди хотят иметь такую возможность, чтобы подготовиться к ним или даже предотвратить их, изменив свой образ жизни».
Команда использовала ИИ для создания персонализированного «цифрового двойника», который позволяет выявлять риск развития заболеваний, начинать профилактическое лечение и даже проводить моделирование для прогнозирования наиболее эффективного лечения.
Эта новая разработка, подробно описанная в престижном журнале Nature Medicine под названием «Глубокое фенотипирование континуума «здоровье–болезнь» в проекте «Фенотип человека», стала возможной благодаря проекту (HPP), в котором ученые, участвующие в инициативе, вместе с коллегами по всему миру собрали обширную и подробную медицинскую информацию от более чем 13 000 человек.
Израиль — идеальное место для биобанков благодаря своему разнообразию
По её словам, ИЗРАИЛЬ — идеальное место для биобанков, поскольку население состоит из представителей бесчисленных этнических групп, сконцентрированных в одном месте. «Биобанки есть и в других странах, но у них нет такого генетического разнообразия, как у нас».
«Когда мы запустили проект в Израиле в 2018 году, нашей первоначальной целью было привлечь 10 000 участников», — вспоминает Сигал. «С тех пор более 30 000 человек зарегистрировались для участия, и мы надеемся в будущем достичь 100 000. Чтобы углубить наше понимание этнических, экологических и культурных различий, мы открыли филиал в Японии и сейчас завершаем создание ещё одного в Объединённых Арабских Эмиратах в сотрудничестве с профессором Эриком Сином из Университета искусственного интеллекта имени Мохамеда бин Заида».
Проект «Геном человека» (ПГЧ) был запущен в Реховотском институте 35 лет назад для исследования фундаментального вопроса о том, что делает каждого из нас тем, кто мы есть. До этого науке была известна лишь малая часть генома человека. В результате проекта были идентифицированы десятки тысяч генов, определяющих наши черты, и раскрыта генетическая основа множества заболеваний.
Однако сегодня очевидно, что гены сами по себе дают лишь частичную картину.
По словам Шайло, которая замужем и имеет троих детей — годовалого младенца и сыновей девяти и двенадцати лет, — многие из характеристик, которые определяют нас, и болезней, которые нам угрожают, связаны с факторами окружающей среды, сообществом микроорганизмов, населяющих наши тела (нашим микробиомом), процессом старения и другими факторами.
Как будто ей и без того не хватало дел, она также ведёт клиническую практику в Детском медицинском центре Шнайдер в Петах-Тикве – крупнейшей детской больнице Израиля – где лечит детей с гормональными нарушениями, включая диабет 1-го типа, ожирение и нарушения роста. Сочетание исследований, ухода за пациентами и преподавания позволяет ей проверять научные открытия в реальных условиях и переносить клинические вопросы в лабораторию для дальнейшего изучения. «У меня в семье нет ни одного врача. Но я хотела работать с людьми и проводить исследования».
Стремясь получить более полную картину, Сигал запустил программу HPP в 2018 году. Проект отслеживает состояние тысяч участников, которые проходят комплексное медицинское обследование и тестирование каждые два года в течение 25 лет. Обследование охватывает 17 различных систем организма и включает в себя широкий спектр исследований, таких как измерение параметров тела, ведение дневников питания, ультразвуковое исследование, анализ минеральной плотности костной ткани, запись голоса, домашние тесты на определение уровня сна, непрерывный мониторинг уровня глюкозы в течение двух недель, секвенирование генов, анализ клеточного белка и анализ микробиома образцов из кишечника, влагалища и полости рта.
Проект включает в себя продольное профилирование таких переменных, как история болезни, образ жизни и питание, антропометрия (научное изучение измерений и пропорций человеческого тела), анализы крови, непрерывный мониторинг уровня глюкозы и сна, визуализацию, а также интеграцию и анализ данных из нескольких источников, включая генетику, изучение малых молекул, называемых метаболитами, таких как клетки, ткани или биологические жидкости, иммунное профилирование и микробиом.
Команда расширяет возрастной диапазон участников; изначально исследователи набирали людей в возрасте от 40 до 70 лет, но теперь к исследованию присоединяются и более молодые, и более пожилые люди. Это исследование привело к созданию передовой базы данных, которая не только обширна, но и представляет собой наиболее полное собрание данных о людях из всех существующих.
«Мы осознали важность предоставления этого ресурса научному сообществу и теперь сделали его доступным в цифровом формате для исследовательских групп по всему миру, сохранив при этом конфиденциальность участников», — пояснил Сигал.
«Мы считаем, что собранные нами данные окажут глубокое влияние на сферу медицины».
Процесс старения у разных людей разный
СОВРЕМЕННАЯ МЕДИЦИНА в значительной степени опирается на проведение тестов и сравнение результатов со средними значениями для человека соответствующего возраста и пола. Однако состояние здоровья и процесс старения значительно различаются у разных людей. Исследовательская группа в лаборатории Сигала разработала модель ИИ, которая изучает типичные физиологические изменения, происходящие на протяжении жизни человека в 17 системах организма, и обучается выявлять отклонения от ожидаемых закономерностей. Модель построена на платформе, разработанной Pheno.AI, компанией из Тель-Авива-Яффо, специализирующейся на исследованиях ИИ для здравоохранения.
«Модель присваивает баллы каждой системе организма и сравнивает эти значения с ожидаемыми значениями хронологического возраста, пола и индекса массы тела участника», — пояснил Сигал. «На основе отклонения от этих прогнозируемых значений модель определяет биологический возраст участника. Чем больше видимый возраст системы организма, тем выше риск сопутствующих заболеваний».
Исследование биологического возраста выявило существенные различия между полами. «В то время как биологический возраст мужчин обычно увеличивается относительно линейно, у женщин мы наблюдаем ускорение биологического старения на пятом десятилетии жизни», — отметил Сигал.
Менопауза — ключевое событие во многих медицинских аспектах, и, по-видимому, она перезапускает биологические часы возраста. Например, мы обнаружили, что снижение плотности костной ткани сильнее связано со временем, прошедшим с момента наступления менопаузы, чем с хронологическим возрастом, и наши измерения позволяют обнаружить начало менопаузы на ранней стадии, что позволяет соответствующим образом спланировать гормональную терапию.
Программа HPP также открыла новые возможности ранней диагностики множества заболеваний, включая рак молочной железы, воспалительные заболевания кишечника и эндометриоз. Это связано с тем, что эти заболевания характеризуются изменением состава микробиома пациента, и это изменение выступает в качестве уникальной и идентифицируемой «сигнатуры», сказал Сигал.
Самый значительный потенциал ПРОЕКТА заключается в его потенциале для развития персонализированной и прецизионной медицины. Исследователи стремятся достичь этого с помощью единой компьютерной модели, которая объединит всю информацию, полученную от каждого участника проекта, создав его цифрового двойника. Эта модель, которая в настоящее время разрабатывается в рамках проекта под руководством докторанта Гая Луцкера, будет предсказывать, какие медицинские осложнения, вероятные для участника, могут возникнуть в будущем, и как лучше всего их предотвратить.
Для обучения модели учёные изучают медицинские карты каждого участника, а затем просят её делать небольшие прогнозы. Каждый раз определённая информация не раскрывается, и модели поручено предсказать её на основе имеющихся данных. Такой подход к обучению помогает создать генеративную модель искусственного интеллекта, способную предсказывать медицинские события и, как ожидается, в будущем сконструировать персонализированную «траекторию здоровья», описывающую будущее состояние здоровья человека на годы вперёд.
Исследовательская группа уже разработала модель, которая, анализируя уровень глюкозы у участников, успешно предсказала не только будущие показатели, но и то, у каких людей с преддиабетом риск развития диабета в течение следующих двух лет наиболее высок. Такие прогнозы помогают предотвратить заболевание или отсрочить его развитие на ранней стадии. Исследователи уже используют цифровой двойник, чтобы определить, какие изменения в рационе питания или лекарственные препараты будут наиболее полезны для каждого участника.
Ожидается, что в будущем модель будет хранить всю информацию в базе данных, что позволит ей прогнозировать широкий спектр медицинских событий и избавить пациентов от зачастую длительного процесса проб и ошибок в поиске наиболее эффективного лечения. Они разрабатывают приложение, которое предоставит участникам доступ ко всей собранной информации и в будущем позволит им построить персональную «траекторию здоровья», — добавил Сигал.
«Мы живём в эпоху невероятно быстрых перемен. В ближайшие годы сфера здравоохранения и медицины претерпит радикальные изменения, всё больше ориентируясь на искусственный интеллект», — заключил он. «Наш проект готов стать ведущим мировым источником информации и инноваций, и всё это благодаря нашим участникам».
Перевод с английского




















