Персонализированная медицина, основанная на уникальной физиологии пациента, — глобальная цель исследователей и врачей. Канадские ученые предложили новую методику оценки того, какие способы лечения будут полезны для пациентов с неврологическими заболеваниями.
«Персонализированный отпечаток терапевтического вмешательства» прогнозирует эффект от воздействия конкретных биологических факторов для контроля над течением заболевания.
Для этого команда использовала метод компьютерного моделирования мозга и ИИ для анализа данных у 331 пациента с болезнью Альцгеймера. Для контроля информация сравнивалась с показателями у здоровых людей.
Ученые анализировали несколько режимов позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ), после чего смогли классифицировать пациентов по «отпечаткам» — в соответствии с наиболее благоприятными индивидуальными факторами терапевтических реакций.
Актуальность классификации подтверждена индивидуальными генетическими профилями: пациенты одной классификации имели сходную экспрессию генов.
Это первое исследование, которое выявило прямую связь между динамикой мозга, прогнозируемой реакций от лечения, а также когнитивными изменениями.
Лекарства для контроля прогрессирования болезни должны одновременно изменять экспрессию генов и свойства мозга. И это подтверждает, что препараты, адаптированные к индивидуальным показателям, могут быть более эффективны для конкретных групп пациентов, чем массовое назначение терапевтических препаратов при болезни Альцгеймера, сообщается на сайте Центра здравоохранения Университета МакГрилл.
Используя классификацию по «отпечаткам» мозга, можно разработать медицинские препараты для уникального профиля экспрессии генов пациента и фенотипических характеристик мозга. Как раз это и есть главная цель персонализированной медицины.
«В соответствие с принципами персонализированной медицины новая методика оценки может привести к более эффективной медицинской помощи и снижению побочных эффектов. Кроме того, это снизит затраты по текущим клиническим исследованиям, а значит — ускорит цикл создания и оценки новых лекарств», — говорит старший автор исследования Ясир Иттурия-Медина.
Следующим этапом должно стать применение методики к другим неврологическим расстройствам и адаптация нового инструмента в практической медицине.
Для прогнозирования эффективности лекарственных препаратов также используются возможности ИИ. В США с помощью передовых алгоритмов были проанализированы комбинации миллионов лекарств для снижения побочных эффектов и повышения эффективности лечения.
