Группа ученых под руководством доктора Софи Пакшесни из Медицинского университета Южной Каролины создала алгоритм BIOPREVENT, который комбинирует данные о семи плазменных биомаркерах с девятью клиническими факторами — возрастом пациента, типом трансплантации, перенесенными осложнениями. Для обучения модели исследователи использовали информацию о 1310 пациентах, недавно переживших трансплантацию стволовых клеток. Метод байесовских аддитивных регрессионных деревьев (BART) показал наилучшие результаты в прогнозировании рисков.
Главная опасность реакции «трансплантат против хозяина» (РТПХ) в том, что донорские клетки атакуют организм реципиента незаметно.
«К тому времени, как хроническую РТПХ диагностируют, болезненный процесс часто уже месяцами вредит организму, незаметно повреждая печень, желудочно-кишечный тракт и кожу», — объясняет доктор Пакшесни.
Пациент чувствует себя хорошо, что делает своевременную диагностику крайне сложной задачей.
Разработчики подчеркивают, что BIOPREVENT создавался не как коммерческий продукт, а как инструмент для глобального использования. Веб-приложение доступно бесплатно для клиницистов и исследователей по всему миру.
«Для нас было важно, чтобы это не осталось теоретической моделью или инструментом одной лаборатории», — отмечает Пакшесни.
По ее словам, открытый доступ позволит врачам тестировать алгоритм и улучшать качество помощи пациентам с трансплантатами.
Параллельно с BIOPREVENT компания CareDx представила коммерческую систему AlloHeme для прогнозирования рецидивов после трансплантации, рыночная стоимость этого направления оценивается примерно в миллиард долларов. Технология позволяет выявлять риски в среднем за 41 день до клинических проявлений. Однако в отличие от коммерческих аналогов, разработка ученых из Южной Каролины останется бесплатной для медицинского сообщества.
Ранее российские ученые научились вычислять, когда ИИ придумывает факты.