Работа, опубликованная 6 июня в журнале Science Advances, демонстрирует возможности использования ИИ в создании персонализированных схем лечения стеноза аортального клапана, хронического заболевания сердца, часто встречающегося у пожилых людей. Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Национального университета Сингапура показали, что фармакологические комбинации, эффективные для мужчин, не всегда подходят женщинам — и наоборот.
Стеноз аортального клапана затрудняет прохождение крови от сердца к остальным органам, создавая опасную нагрузку. Операция помогает лишь на поздних стадиях, но она не всем подходит. Поэтому важно найти лекарства, способные остановить болезнь на раннем этапе. Однако в клинических испытаниях многие препараты не давали ожидаемого эффекта. Это может объясняться тем, что болезнь развивается по-разному у мужчин и женщин: у одних доминирует кальцификация, у других — фиброз.
Чтобы решить эту задачу, исследователи использовали гидрогели — материалы, имитирующие мягкую ткань клапана. Клетки сердечных тканей в них реагируют на препараты иначе, чем на пластике, что позволило точнее оценить эффект лечения. Далее с помощью платформы IDentif.AI команда протестировала десятки комбинаций ингибиторов и обучила ИИ предсказывать результат более чем 6000 вариантов. Оказалось, что лучшие комбинации работали только при точном совпадении с биологическим полом клеток — и только тогда возникал выраженный синергетический эффект.
Это открытие усиливает позицию прецизионной, то есть индивидуальной, медицины. Ученые надеются, что в будущем выбор терапии будет основываться не только на диагнозе, но и на половых и генетических особенностях пациента. Это перекликается с другим недавним исследованием, в котором ученые попытались связать внешние особенности мужчин с вероятностью рождения ребенка определенного пола. Ранее Наука Mail рассказала о том, как черты лица отца могут предсказать пол первенца.