Журнал Nature Communications опубликовал результаты повторного анализа данных масштабного клинического исследования AMARANTH. Первоначально испытания ланабесестата – препарата, предназначенного для снижения уровня β-амилоида в мозге, – не принесли ожидаемых результатов. Улучшений когнитивных функций у участников не было отмечено, и проект был признан неперспективным.
Тем не менее, международная команда исследователей применила к этим же данным инновационный инструмент искусственного интеллекта – предиктивную прогностическую модель (ППМ). Эта модель осуществляет анализ базовых показателей состояния пациентов, включая данные МРТ, наличие определенных генетических маркеров, концентрацию β-амилоида и результаты тестов на память. На основе этих данных ППМ способна прогнозировать скорость развития болезни Альцгеймера у индивидуального пациента. Благодаря такому подходу удалось классифицировать участников исследования на подгруппы с «медленным» и «быстрым» темпом прогрессирования нейродегенеративных изменений.
Новая классификация данных выявила, что у пациентов с замедленным течением заболевания прием ланабесестата в дозе 50 миллиграммов способствовал замедлению когнитивного ухудшения на 46% по сравнению с группой плацебо. Примечательно, что у пациентов с быстрым прогрессированием болезни аналогичного положительного эффекта не наблюдалось. Кроме того, применение ИИ значительно сокращает необходимый объем выборки для выявления терапевтического эффекта, что обещает существенное ускорение и снижение затрат на проведение будущих клинических испытаний.
Исследователи акцентируют внимание на том, что интеграция искусственного интеллекта в процесс клинических исследований способна существенно повысить их эффективность и способствовать более оперативному поиску действенных терапевтических подходов к борьбе с болезнью Альцгеймера.
