Технологии машинного обучения при лечении астмы
Цифровые инструменты могут помочь облегчить страдания пациентов, которым не помогает стандартная терапия
Врачи смогут предсказывать, кто из пациентов с тяжелой формой астмы может получить пользу от лечения системными кортикостероидами, а кто может испытывать только негативные побочные эффекты, благодаря наблюдению за дюжиной клинических параметров, которые исследователи выявили с помощью методов машинного обучения.
У врачей уже есть некоторые догадки о том, каким пациентам кортикостероидные инъекции или таблетки помогут больше всего. Но недавно выявленный набор переменных при обработке с помощью программного обеспечения сможет дать более точные прогнозы реакции пациента, как говорит Вей Ву, преподаватель кафедры вычислительной биологии Университета Карнеги-Меллона.
“Применение системных кортикостероидов является наиболее эффективной терапией для лечения астмы, но не все пациенты реагируют на нее одинаково”, - заявляет Ву. “К сожалению, когда врачи не видят достаточного улучшения после первоначального лечения, они могут начать давать пациентам еще более высокие дозы. Если пациент является одним из тех, кому кортикостероиды не помогают, то более высокая доза просто будет означать худшие побочные эффекты”.
Исследование, проведенное Ву и доктором Салли Э. Венцель, директором Института астмы Университета Питтсбурга в UPMC, было недавно опубликовано в американском журнале респираторной и реаниматологической медицины.
Астма поражает примерно каждого 12-го американца, и это значение продолжает увеличиваться. Болезнь на протяжении всей жизни вызывает хрипение, одышку, стеснение в груди и кашель. По словам Венцель, прогнозирование того, как люди отреагируют на терапию кортикостероидами, может значительно уменьшить страдания многих пациентов.
“Я вижу так много пациентов в моей больнице, которые страдают от побочных эффектов кортикостероидов”, - говорит Венцель, также являющаяся председателем Департамента гигиены окружающей среды и гигиены труда в Высшей школе общественного здравоохранения Питтсбурга. “Прибавка в весе, чрезмерные эмоции, бессонница, глаукома и истончение кожи находятся среди возможных побочных эффектов таблеток и инъекций с кортикостероидами, поэтому врачи хотят назначать их только тем пациентам, которые, как будут знать врачи, получат от них пользу”,- добавила она.
Венцель подчеркивает, что исследование касается кортикостероидных таблеток и инъекций, а не широко используемых ингаляторов кортикостероидов, хотя есть вероятность некоторого совпадения реакции пациента на лекарства в любой из этих форм.
Для лучшего понимания того, как разные подгруппы пациентов реагируют на системную терапию кортикостероидами, исследователи использовали алгоритм машинного обучения, чтобы “просеять” 100 переменных для каждого из 346 взрослых пациентов, принимающих участие в финансируемой на федеральном уровне программе исследований тяжелой астмы (SARP).
Алгоритм, разработанный Ву и Седжином Баном, кандидатом медицинских наук, студентом факультета вычислительной биологии Университета Карнеги-Меллона, распознает закономерности в огромных объемах сложных клинических данных. Согласно алгоритму пациенты были разделены на четыре подгруппы, включая две со случаями тяжелой астмы – одна из которых отвечала на системные кортикостероиды, а другая - нет.
Из первоначальных 100 переменных они выделили 12, включая возраст начала заболевания, вес, расу и баллы в анкете о качестве жизни, которые могли бы правильно классифицировать пациентов с высокой степенью достоверности при обработке с помощью компьютерного приложения. Чтобы проверить этот процесс, исследователи использовали 12 переменных (или их эквиваленты) для классификации группы из 182 участников SARP, не включенных в исходный анализ. Результаты доказали эффективность при классификации этих дополнительных пациентов.
Венцель говорит, что преимущества системных кортикостероидов могут быть существенными, поэтому врачи, скорее всего, продолжат испытывать их, сначала при лечении тяжелой формы астмы. Но как только программное обеспечение станет доступным для практикующих специалистов при прогнозировании реакции пациента, врачи, вероятно, переключатся на альтернативные терапии, а не будут увеличивать дозы кортикостероидов, если пациенты не ответят на лечение положительно и попадут в подгруппу пациентов, которые обычно не получают от лекарств пользы.
“Мы верим, что добились прогресса на пути превращения точной медицины в реальность”, - заявляет Вэй. “Пять лет назад мы могли классифицировать пациентов только клинически. Теперь, используя невероятно сложные данные, мы можем предсказать, как эти подгруппы отреагируют на критическое медикаментозное лечение”.