Искусственный интеллект выявил корреляцию между инсулинорезистентностью и 12 видами онкологических заболеваний в масштабном исследовании

Исследователи из Токийского университета впервые в истории продемонстрировали на популяционном уровне, что инсулинорезистентность является значимым фактором риска для 12 различных типов рака. Для этого был применен инновационный инструмент машинного обучения к данным, полученным от примерно полумиллиона участников проекта UK Biobank.Данное исследование, опубликованное 15 февраля в авторитетном издании Nature Communications, представляет новые, убедительные доказательства связи распространенного метаболического состояния с повышенным риском развития онкологических заболеваний. Оно также предлагает практичный метод скрининга, который базируется исключительно на данных рутинных медицинских обследований. 📈Опубликовано: 12 часов назад на news-medical.net### Принцип работы AI-IRИнструмент, получивший название AI-IR (инсулинорезистентность, определяемая искусственным интеллектом), использует девять стандартных клинических параметров, регистрируемых в ходе обычных медицинских осмотров, для прогнозирования инсулинорезистентности — состояния, при котором клетки организма демонстрируют некорректную реакцию на инсулин. Прямое измерение инсулинорезистентности, как правило, требует специализированного тестирования, доступного лишь в передовых клиниках диабета, что делает его широкомасштабную оценку нецелесообразной.«Несмотря на то, что возможная взаимосвязь между инсулинорезистентностью и раком ранее предполагалась, масштабные доказательства были ограничены из-за сложности оценки инсулинорезистентности в клинической практике, — прокомментировал Юта Хирайке, ведущий исследователь из больницы Токийского университета. — Однако, благодаря AI-IR, мы предоставили первые популяционные доказательства того, что инсулинорезистентность является фактором риска развития рака». 🔬Модель AI-IR превзошла индекс массы тела (ИМТ), критерии метаболического синдрома и другие общепринятые маркеры в прогнозировании заболеваемости диабетом, что послужило основой для дальнейшего изучения ее связей с раком.Источники: genengnews.com, nature.com (4 источника)### Преодоление ограничений ИМТМедицинские специалисты традиционно используют ИМТ как косвенный индикатор инсулинорезистентности. Однако такой подход может приводить как к ложноположительным, так и к ложноотрицательным результатам. Известно, что некоторые люди с ожирением сохраняют метаболическое здоровье, в то время как другие, имеющие нормальный ИМТ, развивают инсулинорезистентность.«Объединяя девять клинических параметров в единый показатель, AI-IR способен выявлять инсулинорезистентность, которую один лишь ИМТ не может объяснить», — пояснил Хираике. «При сравнении с напрямую измеренной инсулинорезистентностью на валидационных наборах данных, AI-IR продемонстрировал высокую прогностическую эффективность». 💡Источники: ecancer.org, genengnews.com (3 источника)### Клинические перспективы примененияПоскольку входные данные для AI-IR получаются в ходе стандартных медицинских обследований, этот инструмент способен обеспечить массовый скрининг на диабет, сердечно-сосудистые заболевания и рак без необходимости специализированных визитов в клинику. 🏥Исследователи провели валидацию AI-IR на независимых когортах из США и Тайваня, прежде чем применить его к популяции UK Biobank. В результате было установлено, что участники, классифицированные как AI-IR-положительные без диабета, все равно сталкиваются с повышенным риском развития рака по сравнению с теми, у кого результат теста был отрицательным.В настоящее время команда активно исследует, как генетические различия влияют на риск развития рака, связанного с инсулинорезистентностью. Цель этих исследований — связать крупномасштабные данные о людях с молекулярной биологией для разработки эффективных стратегий преодоления инсулинорезистентности. 🧬#Инсулинорезистентность #Рак #ИскусственныйИнтеллект #МедицинскиеИсследования #UKBiobank #NatureCommunications #Скрининг #Диабет #Онкология #Здоровье