Учёные использовали искусственный интеллект и генетические данные более чем 43 тыс. человек, чтобы выявить биологические паттерны, способные изменить диагностику и лечение одного из самых распространённых неврологических заболеваний.
На протяжении десятилетий мигрень в основном диагностировали по‑старому: врачи просто спрашивали пациентов, какие у них боли в голове.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Не существует анализа крови, сканирования или другого признанного биомаркера, который мог бы однозначно указать на это расстройство. Поэтому врачи ориентируются на известный набор симптомов — сильные боли головы, часто сопровождающиеся тошнотой и повышенной чувствительностью к свету и звуку.
Но новые исследования показывают, что мигрень может оставлять куда более широкий биологический след, чем позволяют судить эти симптомы.
Норвежские исследователи использовали машинное обучение, чтобы выявить людей с мигренью по данным, в которых вообще не описывались симптомы головной боли, а затем применили искусственный интеллект, чтобы выделить отдельные группы пациентов с мигренью.
Результаты, опубликованные в журнале Neurology (источник на английском языке), позволяют предположить, что мигрень вообще может быть не одним заболеванием, а „заболеванием спектра, которое можно выявлять и стратифицировать с помощью обширных клинических и биологических данных, а не только по специфическим симптомам головной боли“, пишут авторы.
„В диагностике мигрени много противоречий. Похоже, что ИИ может помочь нам ставить правильный диагноз“, — заявил (источник на английском языке) Анкер Стубберуд, врач и специалист по головной боли из Норвежского университета науки и технологий (NTNU).
В перспективе это может повлиять и на лечение. Если разные формы мигрени имеют разные биологические подписи, врачи однажды смогут предсказывать, какие пациенты ответят на те или иные методы терапии, „чтобы люди получали максимально эффективное лечение“, сказал Стубберуд, а не полагаться преимущественно на метод проб и ошибок.
Учёные проанализировали данные исследования здоровья Trøndelag Health Study — крупного норвежского популяционного проекта, в котором клиническая информация собиралась в 1990‑е и 2000‑е годы. В диагностическом анализе участвовали 43 197 человек, в том числе почти 9 000 с диагнозом „мигрень“.
Исследователи загрузили в модель ИИ десятки показателей, описывающих здоровье и образ жизни людей, — от демографических характеристик, данных о психическом состоянии, сердечно‑сосудистых и мышечно‑скелетных заболеваниях до сведений о сне, физической активности, приёме лекарств и других факторов, а также генетическую информацию.
Принципиально важно, что модель не получила описаний самой головной боли — её определяющих характеристик.
Тем не менее наиболее эффективная модель показала площадь под ROC‑кривой 0,80 на отдельной тестовой выборке — показатель, говорящий о достаточно уверенном различении людей с мигренью и людей без головных болей. Добавление генетической информации лишь незначительно улучшило результаты по сравнению с использованием одних клинических данных.
„Тот факт, что ИИ смог настолько точно распознавать мигрень, не имея никаких данных о самой головной боли, говорит о том, что это состояние оставляет следы далеко за пределами самих приступов“, — сказал Стубберуд.
Этот результат важен с точки зрения понимания биологических механизмов мигрени.
Наиболее значимым предиктором оказался возраст; далее, по данным анализа, следовали такие факторы, как боли в шее, менструация и тошнота — именно они в наибольшей степени определяли прогнозы модели.
Четыре типа мигрени
Затем авторы перешли ко второму этапу: вместо того чтобы просить машину отличать мигрень от других типов головной боли, они поручили ей искать естественно формирующиеся группы внутри массива данных.
Среди 12 185 человек, по которым была достаточно полная информация о головной боли, алгоритм выделил кластер из 1 425 человек, из которых 94% соответствовали критериям мигрени, принятым в исследовании. В гораздо более крупный кластер вошли люди, чьи головные боли чаще относили к не‑мигренозным.
Саму „мигренеподобную“ группу можно было разделить на четыре подгруппы.
Одна из них состояла исключительно из мужчин. Другая отличалась выраженными болями в шее. В третьей чаще встречались мышечно‑скелетные боли в сочетании с тревожностью и депрессией. Четвертая напоминала то, что врачи называют „классической“ мигренью: у людей из этой группы чаще возникала мигренозная аура — комплекс временных неврологических симптомов, которые могут появляться до приступа или во время него. Это могут быть вспышки света, зигзагообразные линии, „слепые“ или мерцающие участки поля зрения, а также покалывание или онемение и нарушения речи.
Эти группы отличались и по генетическим характеристикам. Учёные установили, что генетические показатели риска, рассчитанные с использованием методов машинного обучения, лучше различали группы, чем традиционные полигенные шкалы риска.
„Это укрепляет гипотезу о том, что мигрень — не одно заболевание, а разнородный набор различных биологических состояний“, — отметил Стубберуд.
Последствия могут оказаться гораздо более серьёзными, чем просто появление более точного диагностического теста.
Полученные данные могут помочь объяснить давнюю проблему, которую ощущают и пациенты, и врачи: почему лечение, которое отлично помогает одному человеку с мигренью, почти не действует на другого.