Учёные Гонконгского университета разработали алгоритм CardiOmicScore, который анализирует тысячи белков и метаболитов в обычном образце крови и предсказывает развитие сердечно-сосудистых заболеваний за 15 лет до появления симптомов. Это новый горизонт для ИИ-расшифровки анализов крови — теперь машина видит не только текущие отклонения, но и будущие риски.
Что случилось
Модель обучена на данных UK Biobank: 2920 циркулирующих белков и 168 метаболитов из крови участников. Метод глубокого обучения связывает мультиомные профили с шестью крупными сердечно-сосудистыми болезнями — ишемической болезнью сердца, инсультом, сердечной недостаточностью, мерцательной аритмией, болезнью периферических артерий и венозным тромбозом. По данным ScienceDaily, алгоритм превосходит традиционные полигенные шкалы риска по точности предсказания. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Что это значит для диагностики
Обычный анализ крови показывает норму или отклонение прямо сейчас. CardiOmicScore делает другое: он читает молекулярный «подтекст» — сочетания белков и метаболитов, которые за годы до первого симптома уже указывают на будущую болезнь. Разработчики из HKUMed под руководством профессора Чжан Цинпэна подчёркивают: система не ставит диагноз, а помогает врачу заранее выявить пациентов из группы риска и изменить тактику ведения.
Что дальше
Пока CardiOmicScore — исследовательская разработка: нужны проспективные клинические испытания, прежде чем метод войдёт в рутинную практику. Тем не менее направление очевидно: анализ крови перестаёт быть просто «срезом состояния» и становится инструментом долгосрочного прогноза — именно там, где скорость постановки диагноза напрямую определяет исход лечения.
