Rad liječnika Sv. Katarine o primjeni umjetne inteligencije i nutrigenetike u liječenju pretilosti
Integracija umjetne inteligencije i molekularne medicine otvara novu eru liječenja pretilosti.
Liječnici i znanstvenici Specijalne bolnice Sv. Katarina, u suradnji sa suradnicima, objavili su znanstveni rad u međunarodnom časopisu International Journal of Molecular Sciences, u kojem morbidnu pretilost analiziraju kao složen sustavni poremećaj, a ne isključivo kao posljedicu životnih navika. Autori rada su: prof. dr. sc. Dragan Primorac, dr. Irena Šnajdar, dr. Luka Bulić, doc. dr. sc. Andrea Skelin, izv. prof. dr. sc. Leo Mršić, doc. dr. sc. Mateo Sokač, doc. dr. sc. Maja Brkljačić, doc. dr. sc. Martina Matovinović, dr. sc. Martina Linarić, Jelena Kovačić, dr. Petar Brlek, prof. dr. sc. Gordan Lauc te prof. dr. sc. Martina Smolić. Rad donosi suvremeni znanstveni pristup koji integrira umjetnu inteligenciju i multi-omics molekularne podatke s ciljem unapređenja dijagnostike i liječenja pretilosti te razvoja personaliziranih terapijskih strategija.
Objavljeni znanstveni rad pod nazivom „Multi-Omics Analysis of Morbid Obesity Using a Patented Unsupervised Machine Learning Platform: Genomic, Biochemical, and Glycan Insights” donosi novi, integrirani pogled na morbidnu pretilost kroz primjenu umjetne inteligencije, genomike i molekularnih biomarkera biološkog starenja, otvarajući put prema preciznoj, personaliziranoj medicini u liječenju pretilosti.
Vrijedno je istaknuti da su naši liječnici i znanstvenici bolnice Sv. Katarina prof. dr. sc. Dragan Primorac, dr. Petar Brlek i doc. dr. sc. Andrea Skelin ujedno nositelji njemačkog patenta za softver koji je korišten u ovom istraživanju, a čiji su rezultati predstavljeni u radu. Ovaj patentirani softver temelji se na primjeni umjetne inteligencije (nenadziranog strojnog učenja) te omogućuje naprednu analizu cijelog genoma i klasifikaciju pacijenata u nutrigenetičke klastere.
Rezultati istraživanja pokazali su da je morbidna pretilost snažno povezana s metaboličkom i upalnom disfunkcijom. Ispitanici su na početku studije pokazivali znakove inzulinske rezistencije, dislipidemije i kronične upale niskog stupnja, uz istodobno značajno ubrzano biološko starenje. Prosječna biološka dob, mjerena putem GlycanAge indeksa, bila je značajno viša od kronološke dobi, što upućuje na duboki sustavni utjecaj pretilosti na organizam.
Posebno značajan doprinos rada vidljiv je u kliničkom učinku personalizirane nutrigenetičke intervencije. Nakon šest mjeseci prehrane prilagođene nutigenetičkom profilu (Nutri4All test), ispitanici su ostvarili značajno smanjenje tjelesne mase i indeksa tjelesne mase, ali i smanjenje biološke dobi. Smanjenje GlycanAge indeksa pokazuje da se nepovoljni glikozilacijski obrasci, povezani s upalom i starenjem, mogu djelomično reverzirati ciljanim intervencijama. Time se potvrđuje da biološka dob nije statična kategorija, već dinamičan pokazatelj općeg zdravstvenog stanja.
Rezultati ovog istraživanja imaju šire implikacije koje nadilaze područje pretilosti. Integracija umjetne inteligencije, genomike i glikobiologije pokazuje se kao snažan alat u razvoju precizne medicine, u kojoj terapijske odluke proizlaze iz dubinskog razumijevanja individualnih molekularnih razlika u pacijenata.
Pročitajte cijeli znanstveni rad.
