ИИ помог выявить признаки онкологии и сердечно-сосудистых заболеваний у собак по общему анализу крови

Обычный анализ крови может рассказать о пациенте больше, чем кажется. Исследователи проверили, можно ли по метаболическому «профилю» крови и алгоритмам машинного обучения отличить здоровых собак от пациентов с онкологическими и сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Исследование проводили специалисты Link University, ветеринарного госпиталя I Portoni Rossi — AniCura Holding Italy, LatusPet Limited, Оксфордского университета и YouLiv4 Veterinary Imaging Referrals. В проект включили 156 домашних собак, после исключений в анализ вошли данные от 139 животных: 34 собаки с онкологическими заболеваниями, 81 — с неонкологическими патологиями и 24 клинически здоровых пациента.

Подпишитесь прямо сейчас на наш телеграм-канал, чтобы следить за ветеринарными новостями.

Авторы использовали ЯМР-метаболомику — метод, который позволяет оценивать набор малых молекул в сыворотке крови, — и данные общего анализа крови. В образцах определяли 38 метаболитов, показатели липопротеинов и гематологические параметры, а затем обучали модели дифференцировать здоровых собак и больных, а также выявлять онкологические и сердечно-сосудистые случаи на фоне других состояний.

Результаты показали, что модель уверенно различала здоровых и больных собак, а также неплохо распознавала онкологические и сердечно-сосудистые заболевания на фоне других состояний. Точность в разных задачах составила от 83,5% до 90,0%. Для практики важнее не сама статистика, а направление: алгоритм смог увидеть в крови устойчивые различия между группами пациентов, которые могут быть полезны для будущего скрининга.

Среди признаков, которые помогали модели классифицировать пациентов, авторы выделили концентрации глутамина и креатина, количество и долю лимфоцитов, показатели тромбоцитов, средний объём тромбоцитов, а также уровни холестерина в липопротеинах. Иными словами, алгоритм опирался не на один «волшебный» маркер, а на совокупность метаболических, воспалительных и гематологических сигналов.

Исследователи считают, что такой подход может стать основой для неинвазивного скрининга и мониторинга здоровья собак. Однако пока речь не идёт о готовой замене стандартной диагностики. Выборка была относительно небольшой, здоровые собаки были заметно моложе животных из групп собак с заболеваниями, а на метаболический профиль могли влиять рацион, активность, условия содержания и репродуктивный статус.

Источник: frontiersin.org