Исследователи из Сколтеха и Университета Макгилла и их коллеги обучили алгоритм машинного обучения прогнозировать выживаемость пациентов, поступивших в реанимацию с COVID-19, по результатам анализов крови. Основываясь на уровнях 15 биомолекул, измеренных методом целевой масс-спектрометрии, алгоритм может прогнозировать выживаемость пациентов с точностью 92%.

Полученные данные , опубликованные в журнале Molecular & Cellular Proteomics и представленные в последних обзорах исследований журнала, имеют значение для сортировки пациентов, ситуации, когда врачи перегружены поступающими пациентами и вынуждены делать трудный выбор при распределении медицинской помощи.

«Когда медицинское учреждение перегружено, врачам требуются методы быстрой оценки тяжести заболевания и прогнозирования возможных осложнений. Делая такие прогнозы, например, на основе данных омики, врачи могут затем оптимизировать лечение и оказывать своевременную неотложную помощь больным, которые наиболее тяжело больны. рискованно.

«Именно здесь на помощь приходит наше решение: ИИ помогает оценить тяжесть случая на основе данных омики, полученных из анализов крови, и помогает врачам прогнозировать возможные осложнения, включая смерть», — прокомментировал главный исследователь исследования, профессор Евгений Николаев из «Сколтех Био».

Николаев и его коллеги изучили данные о нескольких сотнях пациентов, исход выживания которых известен ретроспективно и у которых были взяты образцы крови в день поступления в реанимацию . Были проанализированы подробные протеомные и метаболомные профили в плазме крови.

«Мы также смотрели на уровни метаболитов. Это достаточно небольшие молекулы , которые тоже обладают приличной предсказательной силой. В результате был отобран набор из 10 белков и пяти метаболитов, по которым алгоритм искусственного интеллекта может очень точно предсказать выживаемость пациента непосредственно в момент его поступления в реанимацию », — сказал Николаев, добавив, что всегда есть место для субъективного суждения со стороны врача.

Старший научный сотрудник Сколтеха Алексей Кононихин сказал: «Выявленная нами белковая панель была валидирована на данных европейских клиник Charité и Innsbruck, и наша прогностическая модель показала хорошую точность (более 80%) в прогнозировании летального исхода у пациентов».

Под руководством Николаева Лаборатория масс-спектрометрии Сколтеха разрабатывает масс-спектрометры и создает новые методы их применения в самых разных областях науки, прежде всего в биологии и медицине. Ранее команда разработала основанный на масс-спектрометрии метод для быстрого и надежного обнаружения коронавирусных инфекций.