Ученые установили связь между уровнем белков в крови и вероятностью смерти от COVID-19, а затем разработали модель машинного обучения, которая на основе этой связи предсказывает выживаемость пациентов. Результаты работы помогут выявлять пациентов с повышенным риском и анализировать эффективность лечения. Исследование опубликовано в журнале PLOS Digital Health.
Пандемия коронавируса оказывает большое давление на системы здравоохранения по всему миру. Большая сложность заключается в значительном количестве тяжелобольных пациентов, которым необходим особый уход. Еще сложнее дело обстоит с пациентами из группы повышенного риска. Возможный исход заболевания крайне тяжело предсказать, поэтому ученые ищут новые способы, которые помогут в этой непростой диагностике.
Немецкие ученые попытались найти потенциальный маркер, который позволил бы предсказывать исход болезни. Они решили установить связь между уровнем белков в крови и шансом избежать смертельного исхода. Для этого ученые проанализировали уровни 321 белка в образцах крови у 50 тяжелобольных пациентов. Все они проходили лечение в двух немецких и австрийских медицинских центрах.
15 пациентов умерли. Их среднее время от поступления в больницу до смерти составило 28 дней. Средняя продолжительность госпитализации для выживших пациентов составила 63 дня. Исследователи определили 14 белков, которые изменились у выживших пациентов, но остались неизменными у тех, кто не смог вылечиться.
Команда разработала модель машинного обучения. Она прогнозировала исход болезни, используя измерения соответствующих белков. Технологию испытали на 24 тяжелобольных пациентах с COVID-19. Модель показала высокую прогностическую способность, верно установив исход для 18 из 19 выживших пациентов и для 5 из 5 умерших пациентов.
Результаты показывают, что анализы белков могут быть полезны как для выявления пациентов с наибольшим риском смертности, так и для проверки эффективности лечения.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
