Forradalmi koncepció - AI és lipidkutatás A jövő elhízási kockázatelemzése •
A mindennapi orvostudományban a testtömeg-index (BMI), a súly és a magasság aránya, népszerű eszköz a túlsúly és az elhízás meghatározására. Egy nemzetközi kutatócsoport most a személyre szabott precíziós orvoslás forradalmi koncepcióját mutatja be: A mesterséges intelligencia (AI) segítségével számos lipidmolekulát azonosítottak, amelyek lényegesen több információt nyújtanak az elhízásról, mint a klasszikus BMI-mérések.
A Drezdai TU Biotechnológiai Központjának (BIOTEC) tudósai, a Lipotype GmbH (a Max Planck Molekuláris Sejtbiológiai és Genetikai Intézet részvétele), a Lundi Egyetem (Svédország) és az Országos Egészségügyi és Jóléti Intézet (Finnország) összefogtak egy kutatási projektben a testtömeg-index klasszikus méréséről. (BMI) kritikus újraértékelésnek kell alávetni.
A nemzetközi kutatócsoport fejlett AI módszereket alkalmazott több mint 1000 tesztalany adataira egy olyan algoritmus kidolgozására, amely az emberi vérplazma lipidösszetételét használja fel értékelési alapként, az úgynevezett plazma lipidómát.
Új algoritmus a vér lipidjeinek összetételén alapul
A plazma lipidóm több száz különböző lipidmolekulát tartalmaz. "Teljes egészükben a jólét ujjlenyomataként szolgálnak az anyagcsere-egészség mutatóiként" - magyarázza Mathias Gerl von Lipotípus. Ilyen lipidomikai adatokat használtak fel a BMI meghatározására szolgáló algoritmus kifejlesztésére. A hagyományos BMI mérésekhez képest a lipidomikai adatok lehetővé tették az új algoritmus számára a molekuláris lipidomikai BMI létrehozását.
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.