Ученые факультета медицины при Университете Гонконга разработали инструмент прогнозирования сердечно-сосудистого риска на основе искусственного интеллекта — CardiOmicScore. Системе нужен всего один анализ крови, чтобы оценить вероятность развития шести распространенных сердечно-сосудистых заболеваний: ишемической болезни сердца, инсульта, сердечной недостаточности, фибрилляции предсердий, заболеваний периферических артерий и венозной тромбоэмболии. Алгоритм способен выявлять повышенный риск за 15 лет до появления первых клинических симптомов. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.
Сердечно-сосудистые заболевания остаются основной причиной смертности в мире. Врачи обычно оценивают риск их развития по таким параметрам как возраст, уровень артериального давления, стаж курения и другим клиническим показателям. Однако такие факторы часто не позволяют обнаружить ранние биологические изменения. Генетические риск-оценки также имеют ограничения, поскольку наследственная предрасположенность не отражает влияние образа жизни и окружающей среды.
Чтобы решить эту проблему, исследователи применили методы глубокого обучения и объединили данные нескольких уровней — геномики, протеомики и метаболомики. В анализ вошли показатели 2 920 циркулирующих белков и 168 метаболитов из образцов крови. Эти молекулярные маркеры отражают текущее состояние организма и позволяют фиксировать изменения иммунной системы, обмена веществ и состояния сосудов.
Результаты показали, что модель значительно точнее прогнозирует риск сердечно-сосудистых заболеваний по сравнению с традиционными методами, особенно в сочетании с клиническими данными, такими как возраст и пол. Такой подход демонстрирует переход к более динамичной модели персонализированной медицины, основанной на комплексном анализе биологических данных. По словам исследователей, подобные технологии помогут перейти от лечения болезней к их раннему прогнозированию и профилактике.