Очень интересный доклад был сделан доцентом Стэндфордского университета Брайсом Гудельером. Очень интересный доктор, по специальности врач-анестезиолог, он рассказывал про свою работу в Стэндфордском университете над той программой, которой они занимаются: использование специальных методик масс-спектрометрии и машинного интеллекта в изучении капли крови, как маркера целого ряда проблем, которые могут быть в организме человека и, в частности, в организм беременной женщины. И в двух словах смысл его исследования заключается в том, что когда используется капля крови, мы получаем некую очень сложную многомерную структуру, где различные точки будут обозначать место в различных показателях, внутри того анализа, который проводится.
С левой стороны мы видим анализ протеона, он гораздо более сложный, потому что там огромное количество компонентов. А с правой стороны это иммуном, то есть показатель иммунологический. Их гораздо меньше, но может быть там 50, 60 или 70, очень много показателей, по которым мы видим их некую такую объемную картинку, в зависимости от того, какую задачу мы ставим.
Иммунологические часы беременности
Вот допустим, они поставили задачу сделать модель иммунологических часов беременности: брали кровь пациенток на разных сроках беременности и смотрели, какие показатели по этой объемной модели начинают меняться по сравнению со сроком беременности, начинают получать некие тенденции, начинают понимать, что именно эти показатели значимые и положения этих показателей в рамках вот этой объемной картинки важны. Таким образом формируется модель, а дальше машина уже анализирует готовые капли крови, которые поступают к ним для исследования, и они уже с точностью до плюс минус одного-двух дней просто по определению анализа крови могут говорить о сроке беременности. Это была первая модель, которую они успешно сделали, и которой они очень гордятся.
Следующий этап, который они сделали - модель преэклампсии, то есть по капле крови, которая берётся, например, в ранние сроки беременности, уже уверенно можно судить о том, что у данной пациентки в дальнейшем разовьётся преэклампсия. Ещё одна модель, которую они разрабатывают сейчас является модель, связанная с машинным интеллектом, которая будет связана с предсказанием риска преждевременных родов у данной конкретной пациентки.
Можно увеличивать количество тех задач, которые можно решать с помощью вот такого интересного анализа. Это пока что исследовательская тема и не имеет выхода в клинику, но возможно она станет частью медицины будущего, потому что по сути своей, если мы анализируем невынашивание беременности, мы имеем дело с неудачными попытками эко, с многомерной очень сложной моделью. Если мы подходим к этой модели с точки зрения одномерного показателя; высокие или низкие риски, есть ли мутации или нет, есть ли гиперкоагуляция или нет, то возникает опасность, которая затрудняет выявление каких-либо закономерностей, потому что когда мы концентрируемся только на одном признаке, и как бы считаем, что все остальные признаки малозначимы, то мы получаем то, что мы сейчас получаем: факт того, что проблема невынашивания беременности с точки клинической, по крайней мере в Европе, зашла в тупик.
