Медицина
Технології
Медицина
Технології

Штучний інтелект компенсував нестачу жінок в медичних дослідженнях

Дослідники з Колумбійського університету розробили алгоритм, який може виправити похибки в медичних дослідженнях, пов’язані з низьким представництвом жінок в них. Алгоритм використовує дані з системи звітів FDA про побічні ефекти ліків та спершу групує їх за ознакою статі. Йому вже вдалося передбачити особливості дії ліків, більш притаманні жінкам, повідомляють вчені у своїй роботі, опублікованій в журналі Patterns.

Як працює алгоритм?

Розроблений вченими алгоритм машинного навчання AwareDX проаналізував дані управління з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів та медикаментів США(FDA) за 50 років. Він зміг виявити та передбачити різні реакції, притаманні чоловікам і жінкам, для кількох препаратів на основі попередніх генетичних досліджень. Він проводить статистичний аналіз даних про ліки від споживачів, виробників та постачальників медичних послуг шляхом створення збалансованої підгрупи пацієнтів для кожного виду з рівними частками чоловіків і жінок. Після чого AwareDX шукає закономірності у використанні препаратів, а свої висновки перевіряє, 25 разів повторюючи процес. Дослідники зібрали дані про більш ніж 20 000 потенційних ефектів від наркотичних засобів, специфічних для кожної статі, які потім можна буде додатково перевірити, поглянувши на старі дані або провівши нові дослідження.

Чому нестача жінок в дослідженнях — проблема?

Хоча жінкам потрібно більше часу для засвоєння деяких ліків і в них у два рази вище ризик розвитку побічних реакцій порівняно з чоловіками, ці статеві відмінності до кінця не вивчені. Наприклад, снодійне з групи імідазопіридину у жінок метаболізується повільніше, викликаючи відчуття сонливості наступного дня. Проте, лікарі можуть навіть не знати про ці відмінності через те, що більшість учасників досліджень — чоловіки. Це позначається на правилах призначення ліків, їх маркетингу та прямо впливає на здоров'я пацієнтів.

Як допоможе нова система?

Використавши дослідження гену ABCB1, який забезпечує перенесення речовин через мембрану клітини, а тобто впливає на сприйняття організмом ліків, алгоритм передбачив різні побічні ефекти. Так, AwareDX успішно спрогнозував більший ризик м'язових болів у чоловіків, що приймають симвастатин — ліки від холестерину і більший ризик уповільнення серцевого ритму у жінок, що приймають рисперидон — антипсихотичний засіб. Продовжуючи перевіряти свої результати, дослідники сподіваються, що висновки, зроблені за допомогою AwareDX, допоможуть лікарям робити більш усвідомлений вибір при призначенні ліків та мінімізувати побічні ефекти, адаптуючи рецепт і дозування ліків до статі.