მკვლევრებმა ადამიანის დნმ-ით ინსულტის რისკის პროგნოზირებისთვის ChatGPT-ის მსგავსი ტექნოლოგია გამოიყენეს

მკვლევრებმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი შექმნეს, რომელიც ადამიანის დნმ-ს აანალიზებს და ინსულტის - მსოფლიოში სიკვდილიანობის მეორე მთავარი მიზეზის - გენეტიკურ რისკფაქტორებს ავლენს.

სიდნეის ტექნოლოგიური უნივერსიტეტის (UTS) მკვლევართა ჯგუფმა კონკრეტული გენები გამოავლინა, რომლებიც იშემიური ინსულტისადმი უფრო მაღალ მიდრეკილებას აჩვენებს. ეს ინსულტის ყველაზე გავრცელებული ფორმაა, რომლის დროსაც თრომბი ტვინში სისხლის მიმოქცევას ბლოკავს.

"როდესაც ვინმეს ინსულტი ემართება, განსაკუთრებით ახალგაზრდა ასაკში, ოჯახის წევრებს ხშირად აინტერესებთ, ემუქრებათ თუ არა იგივე მათაც. ეს ახალი AI ინსტრუმენტები ოჯახებს რისკების უკეთ გააზრებაში დაეხმარება", - განაცხადა კვლევის მთავარმა ავტორმა კაირუი გუომ.

წინა კვლევების თანახმად, ადამიანის მიერ ინსულტის გადატანის რისკის დაახლოებით 38% სწორედ გენეტიკაზე მოდის.

"ტრადიციულად, ინსულტის რისკზე მსჯელობისას გენეტიკა მთავარ ფაქტორად არ განიხილებოდა, თუმცა ეს კვლევა გენეტიკური ფაქტორების უდიდეს გავლენას უსვამს ხაზს", - აღნიშნა გუომ და დასძინა, რომ პერსონალიზებული შეფასებისთვის ამ მოცულობის მონაცემების ინდივიდუალურ დონეზე დამუშავება ხელოვნური ინტელექტის გარეშე შეუძლებელი იქნებოდა.

ინსულტის რისკის პროგნოზირების გასაუმჯობესებლად, მეცნიერებმა ტრანსფორმერებზე დაფუძნებული AI მოდელი შექმნეს - ეს იგივე ტექნოლოგიაა, რომელიც ისეთ დიდ ენობრივ მოდელებს უდევს საფუძვლად, როგორიც ChatGPT-ია - და ის გენეტიკურ ვარიაციებზე გაწვრთნეს, რათა იშემიურ ინსულტთან კავშირები გამოევლინათ.

მოდელმა იშემიურ ინსულტთან დაკავშირებული 18 გენეტიკური ვარიანტი გამოავლინა. მან ყურადღება გაამახვილა ისეთ საკვანძო გენებზე, როგორიცაა "EDEM2" (რომელიც თავის ტვინის ქერქშია აქტიური) და "KANK2" (სისხლში), როგორც ინსულტისადმი მიდრეკილების მთავარ გამომწვევებზე.

ჯგუფმა მოდელი ორ მსხვილ სამედიცინო მონაცემთა ბაზაზე გამოსცადა, რომლებიც ჯამში 40 000-ზე მეტ ადამიანს მოიცავდა.

სისტემამ ადამიანები წარმატებით დაყო დაბალი, საშუალო და მაღალი გენეტიკური რისკის ჯგუფებად. დროთა განმავლობაში, მაღალი რისკის ჯგუფში მოხვედრილ პირებს დაბალი რისკის ჯგუფთან შედარებით პირველი იშემიური ინსულტის გადატანის 21%-ით მეტი ალბათობა აღმოაჩნდათ.

აქამდე მეცნიერები გენეტიკურ რისკს პოლიგენური რისკის ქულების (PRS) მეშვეობით აფასებდნენ - სტატისტიკური ინსტრუმენტით, რომელიც დაავადების განვითარების ალბათობას მრავალი გენეტიკური ვარიაციის ერთობლივი ეფექტის მიხედვით ზომავს. თუმცა ეს მეთოდი ვერ ითვალისწინებს, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ სხვადასხვა გენეტიკური ვარიაციები ერთმანეთთან ან როგორ მოქმედებს მათი კონკრეტული განლაგება დნმ-ის ჯაჭვში საერთო რისკზე.

ახალმა მოდელმა შესაძლოა გზა გაუხსნას სამომავლო პერსონალიზებულ და მიზნობრივ მკურნალობას.

"ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ადამიანის გენებსა და დაავადებებს შორის კავშირების დასადგენად და პერსონალიზებული რისკის შეფასების შესაქმნელად, რაც პოტენციურად ფატალური მოვლენების პრევენციაში დაგვეხმარება", - განაცხადა ავსტრალიის ხელოვნური ინტელექტის ინსტიტუტის დირექტორმა ძიე ლუმ.

ლუს თქმით, შემდეგი ეტაპია მულტიმოდალური AI ინსტრუმენტის შექმნა, რომელიც გენეტიკურ რისკებს სხვა მონაცემებთან გააერთიანებს - მათ შორის ჯანმრთელობისა და ცხოვრების წესის გამოკითხვებთან, ტომოგრაფიულ სკანირებასა და ვიზუალიზაციასთან, რათა ინსულტის რისკი უფრო ზუსტად შეფასდეს.

"გენეტიკა ინსულტის რისკის მხოლოდ ერთი ნაწილია. გენეტიკური ქულის კლინიკურ მონაცემებთან და ცხოვრების წესთან გაერთიანებამ - ისეთი ფაქტორების ჩათვლით, როგორიცაა არტერიული წნევა, ასაკი, მოციმციმე არითმია, მე-2 ტიპის დიაბეტი და ქოლესტერინი - შესაძლოა მონიტორინგი და პრევენცია საგრძნობლად გააუმჯობესოს", - აღნიშნა ლუმ.