Биомаркеры, которые также включают такие измерения, как температура, масса тела и рост, используются для диагностики, лечения и мониторинга общего состояния здоровья и многих заболеваний.
Используя искусственный интеллект, группа исследователей из Университета Буффало разработала новую систему, которая моделирует прогрессирование хронических заболеваний по мере старения пациентов.Опубликованная в октябре в Журнале фармакокинетики и фармакодинамики, модель оценивает метаболические и сердечно-сосудистые биомаркеры - измеримые биологические процессы, такие как уровень холестерина, индекс массы тела, глюкоза и артериальное давление, - чтобы рассчитать состояние здоровья и риски заболеваний на протяжении всей жизни пациента, пишет medicalxpress.com.Полученные данные имеют решающее значение из-за повышенного риска развития метаболических и сердечно-сосудистых заболеваний с возрастом, процесса, который оказывает неблагоприятное воздействие на клеточные, психологические и поведенческие процессы.«Существует неудовлетворенная потребность в масштабируемых подходах, которые могут обеспечить руководство для фармацевтической помощи на протяжении всей жизни при наличии старения и хронических сопутствующих заболеваний», - говорит ведущий автор Мурали Раманатан, доктор философии, профессор фармацевтических наук в школе UB. фармации и фармацевтических наук. «Этот пробел в знаниях может быть потенциально восполнен с помощью инновационного моделирования прогрессирования заболевания».По словам Раманатана, модель может облегчить оценку длительной хронической лекарственной терапии и помочь клиницистам контролировать реакцию на лечение таких состояний, как диабет, высокий уровень холестерина и высокое кровяное давление, которые с возрастом учащаются.Среди дополнительных исследователей - первый автор и выпускник Школы фармацевтики и фармацевтических наук Университета Калифорнии Мейсон МакКомб, доктор философии; Рэйчел Хагеман Блэр, доктор философии, доцент кафедры биостатистики Школы общественного здравоохранения и медицинских профессий UB; и Мартин Лизи, доктор философии, доцент кафедры статистики и актуарных наук Университета Ватерлоо.В ходе исследования были изучены данные трех тематических исследований в рамках третьего Национального исследования здоровья и питания (NHANES), в ходе которого оценивались метаболические и сердечно-сосудистые биомаркеры почти у 40 000 человек в Соединенных Штатах.Биомаркеры, которые также включают такие измерения, как температура, масса тела и рост, используются для диагностики, лечения и мониторинга общего состояния здоровья и многих заболеваний.Исследователи изучили семь метаболических биомаркеров: индекс массы тела, соотношение талии и бедер, общий холестерин, холестерин липопротеинов высокой плотности, триглицериды, глюкозу и гликогемоглобин. Изученные сердечно-сосудистые биомаркеры включают систолическое и диастолическое артериальное давление, частоту пульса и уровень гомоцистеина.Анализируя изменения метаболических и сердечно-сосудистых биомаркеров, модель «узнает», как старение влияет на эти измерения. Благодаря машинному обучению система использует память о предыдущих уровнях биомаркеров для прогнозирования будущих измерений, которые в конечном итоге показывают, как метаболические и сердечно-сосудистые заболевания прогрессируют с течением времени.
Добавьте новости «Курьер.Среда» в избранное ⭐ – и Google будет показывать их выше остальных.