Umělá inteligence bude pomáhat při stanovování diagnózy pacientů na základě jejich laboratorních vzorků.

Na unikátní pilotní technologii MAIA spolupracuje Biologické centrum Akademie věd ČR (BC AV), Nemocnice České Budějovice a biotechnologická společnost Aiolite.

Projekt spolufinancovala Technologická agentura ČR a vyvrcholí na konci června letošního roku. Výsledkem spolupráce bude vývoj pokročilého softwarového nástroje, který lékařům pomůže v rozhodování o léčbě pacienta.

Jaké jsou cíle?

Cílem projektu MAIA (Metabolomic Artificial Intelligence Analysis) bylo propojit data získávaná ze vzorků moči a krve pacientů a vyvinout s pomocí metod umělé inteligence efektivní nástroj pro jejich analýzu a syntézu.

Výsledky budou sloužit lékařům ke sledování vývoje zdravotního stavu pacienta a volbě dalšího léčebného postupu.

Projekt MAIA je úspěšným příkladem propojení výsledků výzkumu s klinickou medicínou a průmyslem. Podílí se na něm tři týmy odborníků – lékaři, výzkumníci a informatici, které jsou zřízené mladými vedoucími pracovníky pod dohledem mentorů.

Lékaři z českobudějovické nemocnice vybrali pro pilotní projekt pacienty z jednotky intenzivní péče Infekčního oddělení s podezřením na možný rozvoj septických komplikací.

Ze standardních odběrů biologického materiálu předávají při -20 stupních zpracované anonymizované vzorky do biochemické laboratoře BC AV ČR. Zároveň k vzorkům odesílají do úložiště MAIA anonymizované klinické údaje o stavu pacienta, jeho léčbě a také laboratorní výsledky vázané na čas a průběh onemocnění.

Biochemici z BC AV ČR provádějí ve vzorcích tzv. metabolomickou analýzu.

Nejnovější poznatky

„Využíváme nejnovější poznatky a metody z výzkumu metabolismu.

V nepatrném objemu vzorku lidského krevního séra nebo moči dokážeme současně změřit zhruba o řád více látek, než se dnes obvykle získává při standardních klinických rozborech,“ říká Petr Šimek, vedoucí Laboratoře analytické biochemie a metabolomiky Biologického centra.

Získané obrovské soubory dat pak analyzuje, třídí a vyhodnocuje softwarový nástroj MAIA s algoritmy umělé inteligence firmy Aiolite. „Tato tzv.

big data obsahují informace o široké škále potenciálních biomarkerů a použité medikaci, které vyhodnotí náš server vybavený umělou inteligencí.

Ošetřující lékař dostane k posouzení aktuálního zdravotního stavu pacienta ucelené podklady, které mu pomohou na kvalitativně vyšší úrovni rozhodovat o dalším, optimálním postupu léčby.

Tento nástroj tak může pacientovi zlepšit kvalitu života, potažmo zachránit život,“ vysvětluje Jakub Schůrek, CEO firmy Aiolite.

Několikrát kontrolováno

Funkčnost platformy MAIA je průběžně kontrolována také paralelním ručním zpracováním pomocí konvenčních metod.

Závěrečné hodnocení výsledků analýz prováděl tým lékařů infekčního oddělení, klinické biochemie a dalších odborníků z laboratorní medicíny.

Cílem projektu bylo vytvořit pilotní nástroje pro komplexní propojení, zpracování a vytěžování všech dostupných klinických dat se záměrem vyhledávat nové, dosud nepoznané souvislosti a poznatky a využít je v klinické diagnostice.

Výzkumníci nové přístupy nejprve testovali na vybraných modelech buněčných kultur, jejichž fyziologický stav lze lépe kontrolovat. Poté pokračovali na primárních lymfocytech, a nakonec na vzorcích pacientů v septickém stavu.

„Projekt nás zaujal využitím širokého spektra stanovitelných parametrů přeměny látkové v lidském organismu, které skrývá potenciál k hodnocení energetického stavu organismu, schopnosti produkovat potřebné látky a hodnocení efektu léčebných opatření.

Vzhledem k množství měřitelných parametrů, jejich dynamiky, vlivu biorytmů, režimu léčby a dalších faktorů je velmi těžké bez využití prvků umělé inteligence hledat vzory vhodné k posouzení limitních situací vhodných pro volbu dalšího postupu či zásadní změny strategie,“ uvedl ředitel úseku centrálních laboratoří Nemocnice České Budějovice Miroslav Verner.

Špičková technika

Díky špičkové analytické technice a možnostem umělé inteligence by měl podle Vernera vzniknout ověřený nástroj, který zdravotníkům pomůže včas odhalit zlomové body pro rozhodování, aby snížili počet úmrtí na sepsi a též zefektivnili a zkrátili dobu léčby a rekonvalescence.

Výstupem pilotního projektu MAIA bude optimalizované nastavení procesů a přesných postupů pro vyhodnocování dat pomocí umělé inteligence, které umožní posunout projekt do další fáze ověření funkčnosti systému na větším souboru pacientů.

Spolupráce bude pokračovat. „Spolupráce s kolegy je naprosto perfektní. Vytvořili jsme funkční tým odborníků a specialistů, kteří mají i nadále ambici pracovat na projektech, které umožní propojení poznatků výzkumu s komerční praxí.

Finalizujeme projekt MAIA II, v rámci kterého poznatky a závěry z jedničky posuneme do další fáze ověřování a možností využití,” dodává Jakub Schůrek.