Машинное обучение поможет уменьшить ненужные методы лечения детей с артритом

Ученые с помощью алгоритма предугадали исход заболевания у детей, страдающих артритом, помогая врачам лучше адаптировать лечение.

Актуальность проблемы

Артрит — это не просто болезнь старости, он также может поражать детей, вызывая боль и инвалидность при тяжелых формах. Знание, у каких пациентов будут развиваться более легкие формы заболевания, может избавить их от ненужного лечения и потенциальных побочных эффектов препаратов, но в настоящее время врачи не могут предугадать течение или тяжесть заболевания. 

По статистике, только в США 300 000 детей страдают от артрита. Хотя его причины все еще остаются неясными, болезнь возникает, когда иммунная система ошибочно принимает собственные клетки организма за чужеродных захватчиков, атакуя слизистую оболочку суставов, вызывая отек, боль и, возможно, долговременное повреждение. На сегодняшний день нет никаких лекарственных препаратов, и лечение состоит из постепенно более агрессивных и дорогостоящих препаратов, начиная с противовоспалительных обезболивающих препаратов, таких как ибупрофен, до более сильных препаратов, включая метотрексат, стероиды и биологические агенты (такие как TNF и анти-IL-1), которые отключают часть иммунной системы.

Материалы и методы обследования

Ученые описали вычислительный подход, основанный на машинном обучении, форме искусственного интеллекта, при которой компьютер учится распознавать повторяющиеся паттерны из множества данных. Алгоритм классифицировал пациентов из 7 отдельных групп в соответствии с характером припухлости или болезненности суставов. Кроме того, алгоритм также точно спрогнозировал, у каких детей быстрее наступит ремиссия, а у каких — более тяжелая форма заболевания. В качестве первого шага ученые исследовали подтип детей, у которых развился артрит, но они еще не получали лечения. Ученые проанализировали клинические данные 640 детей, собранные в период с 2005 по 2010 год в рамках канадского исследования ReACCh-OUT. Все дети проходили подробный физический осмотр, который включал документирование местоположения болезненных суставов в организме. Исследование опубликовано в научном журнале PLOS Medicine.

Результаты научной работы

Алгоритм машинного обучения позволил разделить детей с артритом на 7 различных типов заболеваний в соответствии с расположением болезненных суставов в организме таким образом, чтобы спрогнозировать исход заболевания. Это поможет врачам лучше адаптировать лечение, чтобы пациенты, у которых было больше шансов перенести легкую форму болезни, могли избежать приема лекарственных препаратов, которые могут иметь серьезные побочные эффекты. Теперь это может измениться благодаря инструменту машинного обучения, разработанному автором исследования Куэидом Моррисом (Quaid Morris) с соавтором Рейем Йенгом (Rae Yeung) из Университета Торонто (University of Toronto).

«Заключительная стадия лечения очень эффективна у некоторых детей, но также очень дорогая, и неясно, каковы его долгосрочные последствия», — говорит Моррис. «Когда подавляется функция иммунной системы, этот тип лечения может быть связан с потенциальными побочными эффектами, включая повышенный риск инфекции».

«Знание того, получат ли дети пользу от лечения и как долго оно будет длиться, действительно является краеугольным камнем персонализированной медицины, и необходимо ответить на вопрос, на который врачи и семьи хотят услышать ответ в то время, когда детям впервые ставят диагноз», — говорит Йенг, который также является детским ревматологом и научным сотрудником SickKids.

Данные выявили семь основных закономерностей совместной деятельности: суставы в области таза, пальцы рук, запястья, пальцы ног, колени, лодыжки и нечеткий рисунок. Хотя уникальные модели поражения суставов распознаются у постели больного, современная классификация пациентов с детским артритом учитывает только общее количество пораженных суставов. Понятно, что необходимы более подробные описания совместного вовлечения, которые предсказывают течение заболевания и тяжесть заболевания.

«Раннее выявление этой группы детей поможет нам выбрать правильное лечение на раннем этапе и предотвратить ненужную боль и инвалидность от продолжающегося активного заболевания», — говорит Йенг.

Из-за сложности заболевания, с множественными поражениями суставов, которые могут меняться с течением времени, а также с относительно небольшим количеством пациентов, ученые должны были выйти за рамки стандартных статистических методов для выявления симптомов боли в суставах.

«Мы должны были использовать машинное обучение, чтобы в первую очередь обнаружить эти 7 паттернов болезни», — говорит Йенг. «А потом мы поняли, что есть некоторые дети, которые не попадают ни в один из паттернов, и у них очень плохое течение болезни. Теперь мы гораздо лучше понимаем болезнь, мы можем сгруппировать детей в эти разные категории, чтобы предсказать реакцию на лечение, время наступления ремиссии, и когда прекратить терапию».

Авторы другого исследования утверждают, что обнаружена генетическая причина ревматоидного артрита.

Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


 


Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


 
Рейтинг
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Хусаинов Руслан Халилович / автор статьи
Должность - Координатор проекта. E-mail для связи - [email protected] Врач - ультразвуковой диагностики, детский травматолог-ортопед г. Санкт-Петербург.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями: