Машинное обучение поможет подобрать каждому пациенту эффективный препарат против диабета
При диабете необходимо тщательно контролировать уровень глюкозы в крови. Однако это сложная задача — лишь около трети людей с диабетом 2 типа удается поддерживать данный показатель в безопасном диапазоне. Авторы статьи в The Lancet создали модель, предназначенную для подбора оптимальной стратегии лечения.
Модель, исходно обученная на данных ряда клинических испытаний, предсказывает эффективность основных классов противодиабетических препаратов для конкретного пациента, чтобы выбрать среди них оптимальный. Этих классов пять: ингибиторы дипептидилпептидазы-4 (DPP-4), агонисты рецепторов глюкагоноподобного пептида-1 (GLP-1R), ингибиторы натрий-глюкозного котранспортера-2 (SGLT2), сульфонилмочевина и тиазолидиндионы. Предсказание опирается на девять показателей: возраст, пол, давность постановки диагноза (сколько лет пациент уже живет с диабетом), индекс массы тела (ИМТ), исходный уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) в крови, содержание липопротеинов высокой плотности, общего холестерина, аланинаминотрансферазы (АЛТ), а также скорость клубочковой фильтрации (eGFR). Все количественные признаки измеряются на момент начала лечения.
Исследователи убедились, что модель достаточно точно предсказывает, как тот или иной класс препаратов снизит уровень гликированного гемоглобина за 12 месяцев лечения. Валидацию проводили на жителях Англии, страдающих диабетом 2 типа. Оказалось, что лекарства, классифицированные моделью как «оптимальные», впоследствии снижали уровень гликированного гемоглобина в крови примерно на 5 ммоль/моль сильнее, чем «неоптимальные». Также ученые пришли к неутешительному выводу: в Великобритании только 18% пациентов с диабетом 2 типа получают наиболее эффективный для них препарат, снижающий уровень глюкозы.