Комбинација на проценка на ризик од дебелина комбинација на АИ и истражување на липиди - Biermann Medicine
Индексот на телесна маса (БМИ) е често користена алатка за утврдување на прекумерна тежина и дебелина. Во асоцијација на академски истражувања и индустрија во Саксонија, предводена од научници од Дрезден, меѓународен истражувачки тим претставува нов концепт за персонализирана прецизна медицина.
Истражувачи од биотехнолошкиот центар (БИОТЕК) при ТУ Дрезден и Липотип ГмбХ, спин-оф од Институтот Макс Планк за биологија на молекуларна клетка и генетика во Дрезден, во меѓународна соработка со научници од Универзитетот Лунд (Шведска) и Националниот институт за здравје и благосостојба (Финска) се здружија за критички да го проценат БМИ на повеќе од 1000 пациенти. Меѓународниот тим на истражувачи користеше напредни методи за вештачка интелигенција (АИ) за развој на алгоритам кој го користи липидниот состав на човечката крвна плазма како основа за проценка: плазма липидом.
Плазма липидомот содржи стотици различни липидни молекули. „Во целост, тие служат како отпечаток од прст на благосостојба како индикатори за метаболичко здравје“, објаснува Матијас Герл од Липотип. Таквите податоци за липидомијата беа искористени за развој на алгоритам за одредување на БМИ.
Во споредба со „традиционалното мерење на БМИ“, податоците за липидомијата му овозможија на новиот алгоритам да создаде молекуларна „липидомика БМИ“. Пресметката на БМИ со употреба на липидомика БМИ откри дека за секој седми пациент молекуларниот БМИ е значително поголем од вредностите претходно утврдени со традиционалното мерење на БМИ. Во споредба со традиционалниот БМИ, липидомиката БМИ, исто така, обезбедува проширени информации за статусот на дебелина, како што е количината на висцерално масно ткиво, форма на маснотија штетна по здравјето.
„Ако пациент на кого му е потребна терапија за борба против болести поврзани со дебелината е испратен дома без никаков лек или совет, ова може да резултира со долгорочна штета“, вели Оле Меландер од Универзитетот Лунд. „Ова се токму пациентите кои одеднаш доживеале срцев удар на 40-годишна возраст и ги оставиле своите општите лекари со загуба“, коментира Карло Виторио Канистраци од БИОТЕК (ТУ Дрезден) и додава: „Треба да го надминеме овој застарен став дека единствен индикатор - како односот на тежина и висина - утврдување на ризиците во сложените системи како луѓето. Биомедицината потпомогната од компјутер користи вештачка интелигенција за да утврди повеќедимензионални индикатори засновани на многу варијабли, кои ја зголемуваат точноста на дијагнозата. Па се надевам дека традиционалниот БМИ ќе биде заменет со липидомична БМИ и дека погрешната класификација ќе заврши за секој седми пациент “.