Az elhízás kockázatának értékelése a klasszikus BMI-től eltekintve
E-egészségügyi orvoslás 2019.10.22. Lz
A mesterséges intelligencia (AI) segítségével számos lipidmolekulát azonosítottak, amelyek sokkal több információt tartalmaznak az elhízásról, mint a klasszikus testtömeg-index (BMI). A mindennapi orvoslásban a BMI eddig népszerű eszköz a túlsúly és az elhízás meghatározására.
Hagyományosan mért BMI értékek és a lipidomikai adatok alapján számított BMI értékek összehasonlításban. | Gerl és mtsai. Az emberi plazma lipidómák gépi tanulása az elhízás becsléséhez egy nagy populációs kohorszban
A WHO figyelmeztetései egyre hangosabbak. Szinte minden hatodik felnőttet érint az elhízás (zsírosodás). Mivel az elhízás növeli a halál és a betegségek kockázatát, ez minden ember egészségének egyik központi fenyegetése. A klasszikus testtömeg-index (BMI), a súly és a magasság aránya, továbbra is népszerű eszköz a túlsúly és az elhízás meghatározására. A szászországi tudományos kutatás és ipar társulásában, amelyet drezdai tudósok vezetnek, egy nemzetközi kutatócsoport most a személyre szabott precíziós orvoslás új koncepcióját mutatja be. A mesterséges intelligencia (AI) segítségével számos lipidmolekulát azonosítottak, amelyek sokkal több információt tartalmaznak az elhízásról, mint a BMI.
1000 kiértékelt beteg adatai
A Drezdai TU Biotechnológiai Központjának (BIOTEC) és a drezdai Max Planck Molekuláris Sejtbiológiai és Genetikai Intézet spin-offjának a Lipotype GmbH kutatói, a Lund Egyetem (Svédország) és az Országos Egészségügyi és Jóléti Intézet tudósaival való nemzetközi együttműködésben. (Finnország) összefogtak, hogy kritikusan újraértékeljék több mint 1000 beteg BMI-jét. A nemzetközi kutatócsoport fejlett AI módszerekkel dolgozott ki egy algoritmust, amely az emberi vérplazma lipidösszetételét használja fel értékelési alapként, az úgynevezett plazma lipidómot.
Metabolikus egészségi mutatók
A plazma lipidóm több száz különböző lipidmolekulát tartalmaz. "Teljes egészükben a jólét ujjlenyomataként szolgálnak az anyagcsere-egészség mutatóiként" - magyarázza Mathias Gerl, a Lipotype munkatársa. Ilyen lipidomikai adatokat használtak fel a BMI meghatározására szolgáló algoritmus kifejlesztésére.
A magas testtömeg-index (BMI) még veszélyesebb, mint azt korábban gondolták: a szív- és érrendszeri betegségek kialakulásának kockázata a testsúly növekedésével nő. Túlsúlyos embereknél kétszer olyan magas, mint a normál BMI-vel rendelkezőknél.
A háztartási cikkeken alapuló „hagyományos BMI-méréshez” képest a lipidomikai adatok lehetővé tették az új algoritmus számára, hogy molekuláris „lipidomikai BMI-t” állítson elő. A lipidomikai BMI felhasználásával végzett BMI-számításból kiderült, hogy minden hetedik beteg esetében a molekuláris BMI szignifikánsan magasabb volt, mint a hagyományos BMI-méréssel korábban meghatározott értékek. A hagyományos BMI-vel összehasonlítva a lipidomikai BMI kiterjedt információkat nyújt az elhízás állapotáról, például a zsigeri zsírszövet mennyiségéről, amely az egészségre káros zsírforma.
Többdimenziós mutatók iránti igény
"Ha egy olyan beteget, akinek terápiára van szüksége az elhízással kapcsolatos betegségek leküzdésére, mindenféle orvoslás vagy tanács nélkül hazaküldik, ez hosszú távú károsodást eredményezhet" - mondja Olle Melander a Lundi Egyetemről. "Pontosan ezek azok a betegek, akik 40 évesen hirtelen szívrohamot szenvednek, és veszteségesen hagyják háziorvosaikat" - kommentálja Carlo Vittorio Cannistraci, a BIOTEC (TU Drezda) munkatársa, és hozzáteszi: "Túl kellene lépnünk ezen az elavult véleményen, hogy egyetlen mutató - hogyan a súly és a magasság aránya - lehetővé teheti a kockázatok meghatározását olyan összetett rendszerekben, mint az emberek. A számítógéppel támogatott biomedicina a mesterséges intelligencia segítségével sok változó alapján meghatározza a többdimenziós mutatókat, amelyek növelik a diagnózis pontosságát. Tehát remélem, hogy a hagyományos BMI-t felváltja egy lipidomikai BMI, és minden hetedik betegnél a rossz besorolás megszűnik. "