В световен мащаб над един милиард души преживяват постепенна и сложна промяна в състоянието на черния си дроб.

В здравия черен дроб мазнините са минимални, но при много възрастни и деца те вече надвишават 5% или 10% от общото тегло на органа. Това натрупване причинява възпаление, клетъчно увреждане и фиброза, които са характерни за стеатозната (мастна) болест на черния дроб.

Днес това състояние засяга около 30% от възрастното население по света.

Ако не се лекува, прогресивното натрупване на мазнини може да доведе до чернодробна недостатъчност и е свързано с повишен риск от сърдечносъдови заболявания и различни видове рак.

Проблемът е, че състоянието често се развива без явни симптоми и рядко се открива в ранен, лечим стадий. Според анализ на WIRED, дори при цироза или напреднало увреждане, три четвърти от пациентите се диагностицират едва когато състоянието стане животозастрашаващо.

В отговор на този проблем все повече специалисти проучват как AI може да промени ситуацията. Джефри Лазарус, професор в Училището по обществено здраве и здравни политики към Градския университет на Ню Йорк, смята, че инструментите за изкуствен интелект могат да анализират големи масиви от електронни здравни досиета и да идентифицират хората с повишен риск. „Изкуственият интелект може ретроспективно да анализира огромен брой посещения в болници и лабораторни резултати“, обяснява Лазарус. „Тази технология ни позволява реално да приоритизираме най-застрашените пациенти.“

Ако стеатозната болест се открие рано, голяма част от уврежданията са напълно обратими. В началните етапи промени в начина на живот, като намаляване на алкохола, отслабване чрез по-здравословна диета и физическа активност, както и консумация на повече кофеин, могат да премахнат възпалението. За хора с умерена до напреднала фиброза вече има високоефективни медикаментозни терапии, включително GLP-1 препарати като семаглутид и лекарството ресметиром.

„Черният дроб е изключително гъвкав и интересен орган, защото може да се регенерира, фиброзата е обратима и човек може отново да бъде напълно здрав“, коментира Лазарус пред WIRED. „Традиционно обаче се фокусираме върху късните стадии и опитите да задържим пациента жив, вместо да открием заболяването рано и да предотвратим прогресията му.“

Експертите са разочаровани, че въпреки наличието на прости и неинвазивни методи за оценка на черния дроб, те рядко се прилагат. Например индексът Fib-4 оценява риска от напреднала фиброза чрез резултат от 0 до 6, базиран на възраст, два чернодробни ензима и способността за кръвосъсирване. Необходим е само обикновен кръвен тест, който често се прави при рутинни прегледи.

Органът е бил генетично модифициран и е осигурил необходимото време на мъжа да възстанови в достатъчна степен функционирането на собствения си черен дроб

Китайски пациент получи още 171 дни живот след трансплантация на свински черен дроб

За лекарите, които се сблъскват с нарастващо натоварване и административна тежест, добавянето на още изследвания не е устойчиво решение. „Трябва ни нещо, което работи на заден план или се активира с натискането на един бутон“, коментира Джонатан Драноф, професор по медицина в университета Йейл.

Тук AI технологията намира своето бизнес и медицинско приложение. Експертите предвиждат системи, които автоматизират изчисляването на Fib-4 резултатите въз основа на съществуващи данни от рутинни кръвни тестове, улеснявайки работата на общопрактикуващите лекари.

Изкуственият интелект може да постигне това и чрез анализ на рентгенови снимки. Миналата година учени от японския университет Osaka Metropolitan публикуваха проучване на AI модел, който анализира рутинни рентгенографии на гръдния кош.

Въпреки че са предназначени основно за белите дробове и сърцето, тези изображения включват и части от черния дроб. Изследователите установяват, че моделът им идентифицира хора със стеатозна болест с 82% точност.

Интегрирането на такива алгоритми би позволило на системата да „предупреждава“ лекаря: „Може би не търсихте това, но алгоритъмът засече проблем и е добре да насочите пациента към хепатолог.“

С помощта на усъвършенствани изчислителни модели учените откриха 641 нови гена, доказвайки, че ключът към заболяването се крие в сложни мрежи, а не в отделни мутации

Може ли AI да разплете сложния генетичен пъзел на шизофренията?

Обучението на AI алгоритми с данни от рутинни кръвни тестове вече води до реални пазарни продукти. Тъй като класическият индекс Fib-4 е по-малко точен при определени възрастови групи, датският health tech стартъп Evido разработи AI алгоритъм LiverPRO. Той оценява риска от фиброза въз основа на възраст и девет рутинни биомаркера. Технологията се комерсиализира в партньорство с Roche и вече е доказала, че превъзхожда Fib-4 в прогнозирането на сериозни проблеми при над 470 000 пациенти на средна възраст.

Други AI базирани модели, като алгоритъма за машинно обучение ALADDIN, помагат на лекарите да избират най-подходящите пациенти за скъпи медикаментозни лечения без необходимост от инвазивна биопсия. „Тези инструменти няма да заменят напълно биопсиите или образните изследвания“, отбелязва Пол Бренан, специалист по гастроентерология и хепатология в Университета в Дънди. „Но те могат да премахнат тесните места в извънболничната помощ, където повечето фибрози остават незабелязани, намалявайки ненужните направления.“

Досега използването на AI в грижата за черния дроб беше ограничено предимно до научни изследвания, но това бързо се променя. За здравните системи, които се борят с тежестта на хроничните заболявания, ранното идентифициране и лечение на пациенти би спестило значителни финансови средства.

„Чернодробните трансплантации са изключително скъпи във всяка страна“, отбелязва Лазарус пред WIRED. „Така че има много силни хуманни, но и чисто икономически причини да използваме технологиите, за да откриваме пациентите възможно най-рано.“