Репортаж от Wedoany，Исследователи Юитиро Яда и Хонда Наоки из Высшей школы медицины Университета Нагои разработали вычислительный фреймворк под названием DiSPAH для моделирования прогрессирования хронических заболеваний в ортогональных измерениях, чтобы решить проблему гетерогенности среди пациентов. Этот фреймворк позволяет одновременно отслеживать последовательность ухудшения функций (путь прогрессирования) и скорость прохождения пациентами стадий заболевания (скорость прогрессирования).
Прогрессирование хронических заболеваний демонстрирует обескураживающую вариабельность среди пациентов, что создает клинические проблемы и препятствует разработке эффективных планов лечения, дизайну клинических испытаний и консультированию пациентов. В качестве примера исследователи использовали боковой амиотрофический склероз (БАС) для построения модели DiSPAH. Эта модель, основанная на скрытой марковской модели с непрерывным временем, использует клинические признаки, наблюдаемые во время нерегулярных посещений больницы, для вероятностного вывода скрытых состояний заболевания. Переходы между этими скрытыми состояниями отражают разнообразие путей прогрессирования. Для моделирования различий в скорости прогрессирования исследовательская группа ввела параметр скорости, специфичный для пациента, который масштабирует по времени скорость переходов.
Исследователи обучили и проверили этот инструмент на наборах данных пациентов с конечностным началом БАС. Конечностное начало БАС — это форма заболевания, при которой симптомы начинаются в руках или ногах, а не в мышцах, контролирующих речь и глотание. Для обучения модели использовались данные 264 пациентов из набора AnswerALS, а для проверки результатов — данные 2565 пациентов из когорты PRO-ACT. Система выявила шесть различных моделей прогрессирования заболевания: у некоторых пациентов наблюдалось медленное снижение двигательных функций с минимальным влиянием на речь или дыхание, в то время как другие испытывали быстрое ухудшение. В пресс-релизе Яда отметил, что также проявились тонкие различия между пациентами, например, у одних пациентов крупная моторика, такая как ходьба, ухудшалась раньше, чем мелкая моторика, например письмо, а у других — наоборот. Эти шесть моделей были выявлены в одном наборе данных и в значительной степени воспроизведены во втором, более крупном наборе, что указывает на то, что они отражают общие пути прогрессирования конечностного начала БАС. Важно отметить, что скорость прогрессирования и модель ухудшения независимы друг от друга: пациент может следовать тяжелой модели с медленной скоростью или более легкой модели с быстрой скоростью, тогда как предыдущие инструменты не могли одновременно измерять эти два измерения.
Что касается раннего прогнозирования, DiSPAH способен в определенной степени предсказывать скорость прогрессирования и приблизительную модель прогрессирования пациента, основываясь только на базовой функциональной оценке и информации о некоторых генетических мутациях, полученных при первом посещении. Эти ранние прогнозы имеют потенциальную ценность для ухода за пациентами: врачи могут планировать лечение, готовить пациентов и их семьи, а также группировать участников в зависимости от способа прогрессирования заболевания для оптимизации дизайна клинических испытаний. Исследователи также обнаружили, что пациенты с мутацией C9orf72 демонстрируют более быстрое прогрессирование заболевания по сравнению с пациентами без этой мутации, что согласуется с предыдущими сообщениями, связывающими мутацию C9orf72 с сокращением выживаемости при БАС. Анализ данных мотонейронов, выращенных в лаборатории из собственных стволовых клеток пациентов, показал, что более быстрое прогрессирование БАС может быть связано с проблемами управления клеточными белками и признаками клеточного стресса. Исследовательская группа заявила, что совместное моделирование путей и скорости прогрессирования может улучшить прогнозирование гетерогенного течения заболевания, предоставляя инструменты для персонализированного ухода и исследований при БАС и других хронических заболеваниях. Они планируют расширить этот инструмент на все типы пациентов с БАС, повысить его надежность и в конечном итоге применить к другим хроническим заболеваниям, таким как болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
