Személyre szabott precíziós gyógyszer az elhízás ellen
Mivel az elhízás növeli a halál és a betegségek kockázatát, ez minden ember egészségének egyik központi fenyegetése. A szászországi tudományos kutatás és az ipar drezdai tudósok által vezetett összevonása során egy nemzetközi kutatócsoport forradalmi koncepciót mutat be a személyre szabott precíziós orvostudományról.
AI és lipid kutatás, mint a kockázatértékelés jövője?
A WHO figyelmeztet: 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 mindennapi orvoslásban a testtömeg-index (BMI), a súly és a magasság aránya, népszerű eszköz a túlsúly és az elhízás meghatározására. A szászországi tudományos kutatás és ipar egyesületében, amelyet drezdai tudósok vezetnek, egy nemzetközi kutatócsoport forradalmi koncepciót mutat be a személyre szabott precíziós orvostudományról.
Amikor az akadémiai kutatás és az ipar összefog, lenyűgöző ugrások lehetségesek a jövőbe. A TU Drezdai Biotechnológiai Központ (BIOTEC) és a drezdai Max Planck Molekuláris Sejtbiológiai és Genetikai Intézet társulata, a Lipotype GmbH kutatói, a Lund Egyetem (Svédország) és az Országos Egészségügyi és Jóléti Intézet tudósaival folytatott nemzetközi együttműködésben. (Finnország) azért jöttek össze, 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.
A plazma lipidóm több száz különböző lipidmolekulát tartalmaz. "Összességében 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 BMI számítása nem minden esetben értelmes
A háztartási cikkeken alapuló "hagyományos BMI-méréshez" képest a lipidomikai adatok lehetővé tették az új algoritmus számára a molekuláris "lipidomikai BMI" előállítását. 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 kiterjesztett információkat nyújt az elhízás állapotáról, például a zsigeri zsírszövet mennyiségéről.
"Ha egy olyan beteget, akinek terápiára van szüksége az elhízással összefüggő betegségek leküzdésére, orvosság vagy tanács nélkül küldik haza, ez hosszú távú károkat okozhat" - mondja Olle Melander a Lundi Egyetemről. "Pontosan ezek azok a betegek, akik 40 éves korukban hirtelen szívrohamot szenvednek, és veszteségesen hagyják háziorvosukat" - kommentálja Carlo Vittorio Cannistraci, a BIOTEC (TU Dresden) munkatársa, és hozzáteszi: "Túl kellene keresnünk ezt az elavult nézetet, hogy egyetlen mutató - hogyan a súly és a magasság aránya - lehetővé teheti a kockázatok meghatározását olyan összetett rendszerekben, mint az emberek. A számítási biomedicina a mesterséges intelligenciát használja a sokdimenziós mutatók meghatározására számos változó alapján, amelyek növelik a diagnózis pontosságát. Ezért remélem, hogy a hagyományos BMI a lipidomikai BMI helyettesítése és minden hetedik beteg téves osztályozásának befejezése. "