Raziskovalci z Univerze za tehnologijo v Sydneyju so razvili model umetne inteligence, ki s pomočjo analize DNK prepoznava genetske dejavnike, povezane z večjim tveganjem za ishemično možgansko kap. Tehnologija temelji na arhitekturi transformerjev, podobno kot jezikovni modeli, kot je ChatGPT, vendar je namenjena odkrivanju vzorcev v genetskih podatkih.
Ugotovili bi, kdo potrebuje dodatne preglede ali preventivne ukrepe
Model je prepoznal 18 genetskih različic, povezanih z večjo nagnjenostjo k bolezni. Raziskovalci so ga preizkusili na podatkih več kot 40.000 ljudi iz britanske zbirke UK Biobank in ameriške zbirke All of Us. Izkazalo se je, da je bila pri ljudeh z najvišjim genetskim tveganjem verjetnost prve ishemične možganske kapi za 21 odstotkov večja kot pri tistih z najnižjim tveganjem.
Nova metoda bi lahko v prihodnosti dopolnila obstoječe načine ocenjevanja tveganja, ki upoštevajo predvsem dejavnike, kot so visok krvni tlak, sladkorna bolezen in povišan holesterol. Z natančnejšim prepoznavanjem genetske nagnjenosti bi lahko zdravnikom pomagala določiti, kdo potrebuje dodatne preglede ali bolj prilagojene preventivne ukrepe.
Več lahko preberete na Slo24.si: Umetna inteligenca odkriva nekaj, kar bi lahko rešilo življenja.
Raziskovalci ob tem poudarjajo, da večje genetsko tveganje ne pomeni, da bo posameznik zagotovo doživel možgansko kap, prav tako nizko tveganje ne zagotavlja zaščite. Pred uporabo v klinični praksi bodo potrebne dodatne raziskave, s katerimi bodo preverili zanesljivost modela pri različnih skupinah prebivalstva. V prihodnosti želijo sistem nadgraditi tako, da bi poleg genetskih podatkov upošteval tudi zdravstveno stanje, življenjski slog in medicinske izvide.
