Исследователи из Сколтеха, Университета Макгилла, Лейденского университета и компании MRM Proteomics Inc. обучили искусственный интеллект предсказывать вероятность выживания пациентов с COVID-19, поступающих в реанимацию. Алгоритм машинного обучения смог верно предсказать выживание больных с вероятностью 92 % на основании измерения концентрации 15 биомолекул (10 белков и 5 метаболитов) в плазме крови методом таргетной масс-спектрометрии. Результаты исследования имеют значение для сортировки пациентов в условиях недостаточности медперсонала и оборудования, когда врачи вынуждены решать, кто из одновременно поступивших пациентов получит приоритет при проведении реанимационных мероприятий. Об исследовании рассказала пресс-служба Сколтеха.
Общая схема исследования: у 40 пациентов с COVID-19 были собраны образцы плазмы крови в момент госпитализации, а также через два дня и через неделю пребывания в клинике. При помощи количественной масс-спектрометрии измерены уровни 270 белков и 139 метаболитов. Поскольку дальнейшая судьба каждого пациента известна, на этих данных оказалось возможно обучить алгоритм искусственного интеллекта, который смог предсказывать исход болезни. Vincent R. Richard et al./Molecular & Cellular Proteomics
Профессор Евгений Николаев из Центра молекулярной и клеточной биологии и его коллеги исследовали данные по нескольким сотням пациентов, исход болезни которых известен и у которых брали кровь при поступлении в реанимацию. Поэтому у каждого больного был измерен его подробный протеомный и метаболомный профиль, то есть уровни потенциальных биомаркеров в плазме крови. «Мы также рассмотрели уровни метаболитов — эти малые молекулы, продукты обмена веществ, тоже имеют предсказательную силу. В итоге отобрали набор из 10 белков и 5 метаболитов, по которым алгоритм искусственного интеллекта может весьма точно предсказывать выживание пациента уже на момент его поступления в реанимацию», — комментирует Николаев, добавляя, что такое предсказание вовсе не исключает возможности субъективного решения со стороны врача.
Старший научный сотрудник Сколтеха Алексей Кононихин рассказывает: «Набор белков-маркеров, который мы определили, был валидирован на независимых данных из европейских клиник Шарите и Инсбрука, и на этой выборке наша модель тоже показала хорошую точность (более 80 %) прогнозирования летального исхода у пациентов».
Работа опубликована в журнале Molecular & Cellular Proteomics.