Ученые сделали шаг вперед в диагностике сложных заболеваний, таких как длительный Covid и миалгический энцефаломиелит (МЭ), более известный как синдром хронической усталости. Для этого они использовали новую платформу искусственного интеллекта, которая демонстрирует до 90% точности в выявлении МЭ с помощью обычных лабораторных анализов. Сообщает Financial Times, пишет УНН.
Детали
Исследование, опубликованное в Nature Medicine, основано на данных 249 человек, из которых 153 были пациентами с МЭ. Команда проанализировала биологические изменения в кишечных бактериях, иммунных реакциях и метаболизме, выявив связи между микробиомом, иммунной системой и химическими веществами, участвующими в поддержании жизненных функций.
"Наша цель — создать подробную карту того, как иммунная система взаимодействует с кишечными бактериями и химическими веществами, которые они производят", — сказала Джулия О, микробиолог из Университета Дьюка. — "Соединив эти точки, мы можем начать понимать, что является движущей силой болезни, и проложить путь к действительно точной медицине, которая долгое время была недоступна".
Исследователи обнаружили, что у пациентов с МЭ нарушено взаимодействие между микробиомом, метаболитами и иммунной системой, а также снижен уровень бутирата — вещества, которое играет важную роль в функционировании кишечника. Симптомы МЭ включают длительную усталость после нагрузки, нарушения сна, трудности с концентрацией внимания и памятью — подобно проявлениям длительного Covid.
По словам Дерьи Унутмаз, профессора иммунологии в Джексоне, отсутствие четких лабораторных маркеров заставило некоторых врачей сомневаться в том, что МЭ является настоящим заболеванием.
Проблема может заключаться не в одном сломанном компоненте, а в нарушенной связи между системами
В то же время исследователи предостерегают: несмотря на успех в выявлении физиологических отклонений, есть еще немало нерешенных вопросов, в частности относительно причин и эффективного лечения МЭ.
"Пациентам часто ставят диагноз через некоторое время после начала заболевания, а это означает, что причины очень трудно определить на молекулярном уровне", — сказал Дэниел Дэвис, профессор иммунологии Имперского колледжа Лондона. — "Поиск эффективных методов лечения продолжается, но базовые знания, содержащиеся в этом анализе, можно использовать еще много лет".
Не все ученые считают, что исследования дают окончательные ответы. Некоторые подчеркивают ограниченность выборки и разнообразие состояний среди пациентов.
"В лучшем случае эти (исследования) являются небольшими постепенными шагами, которые не воспроизводятся", — отметил Алан Карсон, профессор нейропсихиатрии Эдинбургского университета. — "Нам еще очень далеко до понимания биологии МЭ".
Согласно ВОЗ, около 6% тех, кто переболел Covid-19, впоследствии сталкиваются с долговременными последствиями. И именно искусственный интеллект может стать одним из ключей к решению этой глобальной медицинской проблемы.