血液的预测能力:代谢组学分析揭示了多种疾病的风险
预防疾病的发生首先,重要的是识别那些是尽可能早地风险特别高。然而目前的筛选方法往往是昂贵的,一次只关注一种疾病。柏林健康研究所的科学家们查利特(波黑),夏洛蒂柏林和伦敦大学学院的异形168代谢标记的超过100000人的血液样本,结合这些数据和他们的病史。在人工智能的帮助下,他们能够预测几种疾病发作的风险只有一个测试和显示,早期干预可以是有益的。
他们的研究结果已经发表在《华尔街日报》自然医学。
预防胜于治疗:这是思想上的座右铭是波黑的科学家,查利特和伦敦大学学院当他们开始深入研究英国生物库中数据的巨大宝库。英国研究追踪了超过500000名参与者已经超过15年了。所有的英国人都有电子健康记录自1990年代以来,这些匿名数据允许观察疾病的长期发展。
最近,英国生物库研究人员提供了一个巨大的数据包:参与者的冻结血液样本,其中一些是超过15岁,被分析来衡量他们的168种代谢物水平使用核磁共振(NMR)谱。
这种方法被认为是健壮的,容易执行,相对便宜。它措施如胆固醇和物质的水平血糖少,而且分子较小的已知和经常发现血液测试。“最近的研究表明,单个metabolites-an中间或最终产品的新陈代谢与各种疾病的发展,”雅克布Steinfeldt解释说,助理医生心脏病学系查利特的校园本杰明·富兰克林。
“我们怀疑的结合几种不同的代谢物可以为我们提供预测信息在个人发展中许多不同的疾病的风险。这就是我们想调查。”
计算与人工智能疾病风险
与同事一起从波黑的数字健康中心,科学家们研究了参与者的数据24常见的包括代谢疾病如糖尿病、心血管疾病,如心脏病和心脏衰竭、肌肉骨骼疾病、各种癌症和神经系统疾病如帕金森症。
他们确定哪些参与者患了任何24疾病的研究过程中,结合这些信息与血液中代谢产物的组成(血液代谢物)之前的样品已经被疾病的发作。根据这些信息,然后转向人工智能创建一个模型,该模型能够计算血液代谢组状态的程度预测未来的疾病的发展。
“我们测试了代谢组学资料的预测能力和这些结果与传统方法相比计算疾病的风险,”报告Thore Burgel,博士生在波黑的数字健康中心和co-first随着Jakob Steinfeldt该论文的作者之一。“我们发现概要文件改进的大多数疾病风险预测研究当我们结合它们与参与者的年龄和性别信息。”
争取早期风险识别和预防措施
的年龄、性别、和代谢组状态能够预测糖尿病或心脏衰竭的风险,例如,比建立临床预测测量血液中的糖和胆固醇。和成本在20欧元,检查代谢物也相对便宜。
“这是令人兴奋的,因为我们可以使用代谢物评估许多疾病的风险,”Ulf Landmesser教授解释说,心内科主任查利特的校园本杰明·富兰克林。“当然,如果有异常的血液疾病的风险增加,我们会检查病人前进一步干预。但这正是我们也试图移动方向与新Friede Springer心血管预防中心:激励人们定期检查过了一定的年龄,这样他们就可以预防措施及时如果必要,”他说。“大多数人已经与他们的汽车做同样的事情。”
科学家们更进一步的模型和计算的阈值信号时预防干预措施建议。具体地说:什么阈值最佳识别新方法可以挽救那些从心脏衰竭,例如,通过使用药物吗?
“再一次,我们看到,代谢组学分析结合信息年龄和性别是一样好,甚至比传统分析在识别患者可能受益于预防干预的药物或形式生活方式的改变教授说:“罗兰家什,波黑的数字健康中心的创始董事。“我们已经能够成功地验证模型在其他四个队列研究在荷兰和英国,表明我们的模型是普遍适用的。”
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