Ученые из Университета Суонси, разрабатывающие платформу, которая будет использовать искусственный интеллект для ускорения процесса обнаружения биомаркеров в биожидкостях, показали, что эта концепция может сработать. Это означало бы более быстрые результаты тестов на такие состояния здоровья, как сердечно-сосудистые заболевания, качество суставов и болезнь Альцгеймера.

Этот новый диагностический инструмент может произвести революцию в секторе здравоохранения благодаря применению одной из форм искусственного интеллекта (ИИ) — машинного обучения (ML). Внедрение ОД впервые позволило получать результаты в течение нескольких минут.

Биожидкости, такие как синовиальная жидкость, плазма крови и слюна, содержат белки, которые являются важным биомаркером для диагностики ряда заболеваний. Специально разработанная платформа была запрограммирована на определение концентрации этих белков, чтобы помочь в диагностике и мониторинге прогрессирования заболевания.

Исследование предполагает, что время ожидания в больнице может быть значительно сокращено, и теперь возможен вариант самостоятельного скрининга и самоконтроля с возможностью использования диагностических наборов на дому в будущем.

Руководитель проекта, доктор Франческо Дель Джудиче, комментирует, что "существующие технологии для измерения макромолекул в биожидкостях ограничены; они требуют длительного времени выполнения или требуют сложных протоколов, что требует альтернативных, более подходящих методологий, направленных на такие измерения".

"В нашем исследовании мы изучали, можем ли мы быстро обнаружить различную концентрацию макромолекул в растворе при разных температурах, используя всего 100 мл образца (что эквивалентно 2 каплям крови). Ключевым нововведением является получение результата в течение 2 минут, что является шагом вперед по сравнению со стандартным тестированием, которое может занять несколько часов ".

"Что это означает для будущего, так это то, что наше исследование, подтверждающее концепцию, может быть доработано в качестве инструмента, помогающего клиницистам быстро принимать решения на основе полученных клинических данных. Мы также планируем развивать это в дальнейшем для платформы самодиагностики на дому".

Доктор Клэр Барнс, соавтор работы, комментирует, что "способность искусственного интеллекта сокращать время, необходимое для выполнения различных задач, была продемонстрирована в ряде дисциплин. Преимущество в скорости, обеспечиваемое внедрением машинного обучения, позволило нам практически в режиме реального времени корректировать экспериментальные параметры для выполнения требований теоретической модели, связанной с этой работой".

"В то время как в настоящее время мы использовали машинное обучение для автоматизации нашей работы, способность использовать большие объемы данных для имитации аспектов человеческого интеллекта и рассуждений, позволяя системе учиться, прогнозировать и давать рекомендации, - это то, что мы хотели бы изучить дальше и что ляжет в основу нашего будущего работайте в этой области".

Статья опубликована в журнале Analytical Chemistry.