Современное здравоохранение всё больше ориентируется на персонализированный подход к диагностике и лечению заболеваний. В основе этого подхода лежит тщательный анализ биомаркеров — объективных измеряемых показателей, которые отражают различные аспекты состояния здоровья человека. Биомаркеры могут предоставить ценную информацию о предрасположенности к болезням, ранних стадиях их развития, эффективности терапевтических воздействий и многом другом. Однако, чтобы в полной мере раскрыть потенциал биомаркеров, необходимы инструменты, способные эффективно обрабатывать и интерпретировать огромные массивы соответствующих медицинских данных [1,2].
В этом контексте всё более востребованными становятся технологии искусственного интеллекта (ИИ). Современные интеллектуальные системы обладают уникальными возможностями для анализа биомаркеров, открывая новые горизонты в области персонализированной медицины.
Одно из ключевых применений ИИ в этом направлении — это выявление и интерпретация сложных взаимосвязей между различными биомаркерами. Человеческому мозгу довольно сложно охватить всё многообразие биологических показателей и определить, какие из них имеют решающее значение для диагностики, прогнозирования или выбора оптимальной терапии. Искусственный интеллект, напротив, способен эффективно анализировать данные о сотнях или даже тысячах биомаркеров, выявляя скрытые закономерности и нетривиальные ассоциации [4].
Так, например, исследователи из Стэнфордского университета разработали ИИ-систему, которая может предсказывать развитие сердечно-сосудистых заболеваний по результатам анализа крови. Алгоритм анализирует уровень более 80 биомаркеров, таких как липиды, белки, метаболиты и другие молекулы, и на основе этих данных даёт оценку риска возникновения инфаркта, инсульта или других сердечно-сосудистых патологий. Точность прогноза этой системы превосходит традиционные методы, основанные на учёте лишь нескольких ключевых факторов риска [3,4].
Аналогичные разработки активно ведутся и в области онкологии. Здесь ИИ-алгоритмы анализируют сложные молекулярные профили опухолевых клеток, выявляя биомаркеры, которые позволяют классифицировать различные виды рака, оценивать их стадию, вероятность метастазирования и эффективность терапии. Например, учёные из Калифорнийского университета в Сан-Франциско создали интеллектуальную систему, которая на основе данных о генетических мутациях в раковых клетках способна с высокой точностью предсказывать ответ пациентов на иммунотерапию.