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Hypertension:科学家有望利用人工智能技术筛选患心血管疾病的高风险人群

来源:本站原创 2020-10-12 21:58

2020年10月12日 讯 /生物谷BIOON/ --如今越来越多的研究证据表明,生活在机体消化道中的细菌会对机体心血管健康产生深远的影响效应;近日,一项刊登在国际杂志Hypertension上的研究报告中,来自托雷多大学等机构的科学家们通过研究表示,如今我们或许就不需要进行专门的检测,而是利用这些微生物就能帮助诊断心脏和血管疾病。

研究者Bina Joe说道,目前我们非常清楚个体机体肠道菌群与其患诸如高血压和心力衰竭等多种疾病之间的关联,尽管我们并不是完全清楚其中涉及的所有的机制;利用人工智能技术,研究者就能开发出一种新型的机器学习模型,其能简单地利用粪便中的细菌特性来对人群的心血管疾病进行筛查。文章中,研究人员利用计算机算法对来自大约1000名个体的粪便样本中的细菌组成进行了分析,其中有大约一半人群被诊断为某些形式的心血管疾病,而另一半人群则报告并未患上心血管疾病。

图片来源:CC0 Public Domain

研究者在每个群体中都发现了高水平的特定细菌,这或许就能提供一种微生物特性来帮助区分心血管疾病患者和健康个体,总之,研究人员发现与与机体心血管健康相关的约40种不同的细菌类群;随后他们将这些肠道菌群特异性应用于机器学习模型中,并根据参与者粪便样本中的细菌来筛选患有心血管疾病的人群。研究者Sachin Aryal表示,即使在技术上有了如此大的发展,心血管疾病仍然是引发全球人群死亡的主要原因,目前有多种多样诊断心血管疾病的方法,但在评估机体心血管健康健康方面我们仍然非常滞后,基于本文研究结果,研究人员或许有望开发出一种基于肠道菌群的方法来诊断心血管疾病。

研究者表示,利用机器学习模型确定的患有高风险心血管疾病的患者或许可以直接转向临床来寻找额外的检查和治疗干预手段,这样就能节省患者的时间和花费成本。最初研究人员使用的1000名患者的样本仅着眼于一般的心血管疾病,而并非诸如高血压或心力衰竭等特殊情况,而通过添加包括个人状况或人口统计信息等细微差别的数据,研究人员或许有望利用人工智能的方式来产生更多准确的结果,包括具体的诊断等。

最后研究者Xi Cheng表示,这种机器算法很像一名医生,如果医生诊断更多患者的话,其会获得更多的经验和专业知识,从而就能提高其未来对多种疑难杂症的诊断;后期研究人员希望通过更为深入的研究将人工智能技术、机器学习算法与传统的生物医学研究相结合来改善对包括心血管疾病在内的多种疾病进行准确有效的诊断。(生物谷Bioon.com)

原始出处:

Sachin Aryal,Ahmad Alimadadi,Ishan Manandhar, et al. Microbiome-based Diagnostic Screening Of Cardiovascular Disease Using A Machine Learning approach, Hypertension. 9 Sep 2020 doi:10.1161/hyp.76.suppl_1.MP10

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