Tuberkulos (TB) förblir en av världens dödligaste bakterieinfektioner och kräver livet av över 1,3 miljoner individer år 2022. Trots sådana skrämmande statistik har forskare varit ivriga att utforska komplexiteten kring TB-behandling. Frågor som varför vissa patienter tillfrisknar medan andra avlider och varför vissa läkemedel är effektiva för vissa men inte andra med samma sjukdom har funderat forskare i årtionden.
Historiska bevis visar att TB har plågat mänskligheten i årtusenden, med egyptiska mumier som visar tecken på sjukdomen som går tillbaka till 2400 f.Kr. Även om TB-infektioner förekommer över hela världen har länder som Ukraina, Moldavien, Vitryssland och Ryssland drabbats hårt av multiresistenta fall av TB.
Men den framsteg som gjordes i kampen mot TB fördärvas av framväxten av COVID-19-pandemin. Hälsovårdsavbrott orsakade av den pågående kriget i Ukraina och den globala hälso-krisen har resulterat i bakslag för TB-diagnos och behandling, vilket har omkullkastat årtionden av framsteg på global nivå.
Lyckligtvis erbjuder en nyligen genombrott inom medicinsk forskning hopp om en mer personlig och effektiv TB-behandling. Ett tvärvetenskapligt forskarlag har utvecklat ett innovativt AI-verktyg som kan analysera stora mängder medicinsk data för att optimera behandlingsmetoder för individuella patienter.
Forskningsteamets studie innefattade analys av över 200 typer av kliniska testresultat, medicinska bilder och läkemedelsförskrifter från över 5 000 TB-patienter i 10 länder. De beaktade olika faktorer, inklusive demografisk information, tidigare behandlingshistorik, närvaro av andra medicinska tillstånd samt detaljerad information om TB-stammar och läkemedelsresistens.
Till skillnad från tidigare AI-verktyg som fokuserade på begränsade datatyper eller variabler, använde forskarna en transparent och multimodal AI-modell. Denna metod gjorde det möjligt för dem att samtidigt beakta många variabler, vilket gav dem en heltäckande förståelse för de faktorer som påverkar TB-behandlingens utfall.
Förvånansvärt nog nådde AI-modellen en imponerande noggrannhet på 83% när den testades med data från nya patienter. Detta överträffade befintliga AI-modeller och visade potentialen för AI-assisterad personlig medicin.
Forskarna observerade att vissa kliniska egenskaper, som låg BMI och dålig näring, var kopplade till behandlingsmisslyckanden. Dessa resultat belyser vikten av åtgärder för att förbättra näringen, särskilt bland undernärda befolkningar som är mer mottagliga för TB.
Utöver det visade studien att specifika läkemedelskombinationer var effektivare för vissa typer av läkemedelsresistenta infektioner. Genom att identifiera synergistiska läkemedelspar som förstärker varandras verkan strävar forskare efter att förbättra behandlingsutfallet. Att identifiera antagoniska läkemedel som motverkar varandras effektivitet i ett tidigt skede av läkemedelsupptäckten kan också förebygga behandlingsmisslyckanden.
Konsekvenserna av denna forskning för att utrota TB är betydande. Genom att prioritera analysen av olika typer av kliniska data kan forskare och läkare bättre fördela resurser och utveckla riktade folkhälsoingrepp för att bekämpa TB på global nivå. Detta överensstämmer med Världshälsoorganisationens mål att utrota TB till 2035.
Emellertid har AI-verktyget sina begränsningar. Demografisk mångfald och variationer över olika regioner och hälsovårdsinställningar måste beaktas vidare i träning och utveckling. Forskarteamet inser vikten av att förbättra modellen för att göra den mer allmänt tillämplig.
Slutligen är målet att utnyttja kraften i AI för att individualisera TB-behandlingar baserat på en individs unika egenskaper. Genom att röra sig bort från en enhetlig strategi, strävar forskarna efter att skräddarsy läkemedelsbehandlingar för patienter med specifika tillstånd. Genom att beakta en mängd olika datatyper kan läkare erbjuda mer precisa och effektiva behandlingar, vilket leder till förbättrade patientutfall i kampen mot TB.
FAQ
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl