Alimlər genetik məlumatları təhlil edərək 1-ci tip diabetin inkişaf riskini daha dəqiq proqnozlaşdıra bilən yeni süni intellekt əsaslı model hazırlayıblar.
Turkustan.az xəbər verir ki, tədqiqat Kaliforniya Universitetinin, San Dieqodakı tədqiqatçılar tərəfindən aparılıb və nəticələr Nature Genetics jurnalında dərc edilib.
Tədqiqatın əsas ideyası ondan ibarətdir ki, 1-ci tip diabet riskini qiymətləndirmək üçün ənənəvi metodlar, xüsusən də klassik "yüksək riskli" genetik markerləri olmayan insanlarda çox vaxt qeyri-dəqiq olur.
Buna görə də tədqiqatçılar maşın öyrənməsini tətbiq edib və yüzlərlə genetik variant arasındakı mürəkkəb qarşılıqlı təsirləri təhlil edən T1GRS adlı bir model yaradıblar.
Model genişmiqyaslı genetik analizin məlumatlarına əsaslanır. Tədqiqatda 1-ci tip diabetli 20.000-dən çox xəstə və Avropa əsilli xəstəliyi olmayan təxminən 800.000 insan, eləcə də immun sistemi ilə əlaqəli genomun əsas bölgəsi olan MHC bölgəsini təhlil etmək üçün əlavə qruplar iştirak edib.
Ümumilikdə, tədqiqatçılar immun funksiyası və gen tənzimlənməsi ilə əlaqəli əvvəllər məlum olmayan lokuslar da daxil olmaqla təxminən 199 genetik risk variantını müəyyən ediblər. Bu məlumatlardan istifadə edərək, onlar fərdin xəstəlik üçün genetik riskini müəyyən etmək üçün bir model hazırladılar.
Nəticələr göstərib ki, T1GRS əvvəlki metodlarla müqayisədə risk təsnifatının dəqiqliyini əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır. Model təkcə diabetli və diabetsiz insanları daha yaxşı fərqləndirməklə yanaşı, həm də əvvəllər klinik praktikada nəzərdən qaçırılmış gizli gen kombinasiyalarını müəyyən edir.
Ən maraqlı nəticələrdən biri alqoritmin 1-ci tip diabetin bir neçə genetik alt tipini müəyyən etməyə imkan verməsi idi. Bu alt tiplər başlanğıc yaşı və ağırlaşma ehtimalı baxımından fərqlənir: bəzi xəstələrdə xəstəliyi uşaqlıqda, digərlərində isə fərqli immun cavab mexanizmləri ilə daha sonra inkişaf etdirir.
Alimlər qeyd edirlər ki, bu cür detallar gələcəkdə daha fərdiləşdirilmiş tibbin inkişafına kömək edə bilər. /Cebheinfo.az/
