Evaluarea riscului de obezitate este un salt în viitor prin combinația AI și
Notă privind utilizarea materialului ilustrat: Utilizarea materialului ilustrativ pentru comunicatul de presă este permisă gratuit, cu condiția ca sursa să fie denumită. Imaginile pot fi utilizate numai în legătură cu conținutul acestui comunicat de presă. Dacă aveți nevoie de imagine la o rezoluție mai mare sau dacă aveți întrebări despre utilizarea ulterioară, vă rugăm să contactați biroul de presă care a publicat-o direct.
OMS avertizează: aproape fiecare al șaselea adult este afectat de obezitate (adipozitate). Deoarece obezitatea crește riscul de mortalitate și boală, este una dintre amenințările centrale pentru sănătatea tuturor ființelor umane. În medicina de zi cu zi, Indicele masei corporale (IMC), raportul dintre greutate și înălțime, este un instrument popular pentru a determina supraponderabilitatea și obezitatea. Într-o asociație de cercetare academică și industrie din Saxonia, condusă de oameni de știință din Dresda, o echipă internațională de cercetători prezintă un concept revoluționar pentru medicina de precizie personalizată.
Cu ajutorul inteligenței artificiale (AI), au fost identificate o serie de molecule de lipide care dețin mult mai multe informații despre obezitate decât IMC.
Când cercetarea academică și industria își unesc forțele, sunt posibile salturi impresionante în viitor. Cercetători de la Centrul Biotehnologic (BIOTEC) al TU Dresda și Lipotype GmbH, o filială a Institutului Max Planck pentru Biologie Celulară Moleculară și Genetică din Dresda, în cooperare internațională cu oamenii de știință de la Universitatea Lund (Suedia) și Institutul Național pentru Sănătate și Bunăstare (Finlanda) s-au reunit pentru a reevalua critic IMC-ul a peste 1000 de pacienți. Echipa internațională de cercetare a aplicat metode avansate de IA pentru a dezvolta un algoritm care utilizează compoziția lipidică a plasmei sanguine umane ca bază de evaluare, așa-numitul lipidom plasmatic.
Lipidomul plasmatic conține sute de molecule lipidice diferite. „În totalitate, ele servesc ca o amprentă a bunăstării ca indicatori ai sănătății metabolice”, explică Mathias Gerl de la Lipotype. Astfel de date lipidomice au fost utilizate pentru a dezvolta algoritmul pentru determinarea IMC.
Comparativ cu „măsurarea tradițională a IMC” bazată pe bunuri de uz casnic, datele lipidomice au permis noului algoritm să genereze un „IMC lipidomic” molecular. Calculul IMC utilizând IMC lipidomice a relevat că pentru fiecare al șaptelea pacient IMC molecular a fost semnificativ mai mare decât valorile determinate anterior folosind măsurarea tradițională a IMC. În comparație cu IMC tradițional, IMC-ul lipidomic oferă, de asemenea, informații extinse despre starea obezității, cum ar fi cantitatea de țesut adipos visceral, o formă de grăsime dăunătoare.
„Dacă un pacient care are nevoie de terapie pentru combaterea bolilor legate de obezitate este trimis acasă fără remedii sau sfaturi, acest lucru poate duce la daune pe termen lung”, spune Olle Melander de la Universitatea Lund. „Aceștia sunt tocmai pacienții care suferă brusc un atac de cord la vârsta de 40 de ani și își lasă medicii generaliști în pierdere”, comentează Carlo Vittorio Cannistraci de la BIOTEC (TU Dresda) și adaugă: „Ar trebui să depășim această viziune învechită că un singur indicator - cum raportul dintre greutate și înălțime - poate permite determinarea riscurilor în sisteme complexe, cum ar fi oamenii. Biomedicina asistată de computer folosește inteligența artificială pentru a determina indicatori multidimensionali pe baza multor variabile, care măresc precizia diagnosticului. Deci, sper că IMC tradițional va fi înlocuit cu un IMC lipidomic și că clasificarea greșită se va încheia pentru fiecare al șaptelea pacient. "