AI potrafi przewidzieć ryzyko śmierci i cukrzycy na podstawie mięśni oraz tłuszczu

Sztuczna inteligencja zaczyna zmieniać sposób oceny zdrowia człowieka. Analiza MRI całego ciała pozwoliła naukowcom przewidywać ryzyko cukrzycy, poważnych chorób sercowo-naczyniowych, a nawet śmierci na podstawie rozmieszczenia tłuszczu i jakości mięśni. Wyniki badań sugerują jednocześnie, że tradycyjny wskaźnik BMI może być znacznie mniej precyzyjny, niż przez lata zakładano.

BMI przestaje wystarczać

Naukowcy z Uniwersyteckiego Centrum Medycznego we Fryburgu przeanalizowali z pomocą AI skany MRI całego ciała ponad 66 tys. osób. Celem było stworzenie najdokładniejszej dotąd mapy referencyjnej pokazującej, jak tłuszcz i mięśnie rozmieszczają się w organizmie w zależności od wieku, płci i wzrostu.

Wyniki opublikowano na łamach Radiology.

Badacze podkreślają, że medycyna od dziesięcioleci opiera ocenę ryzyka zdrowotnego przede wszystkim na BMI. Problem polega jednak na tym, że wskaźnik ten uwzględnia wyłącznie wzrost i masę ciała, nie pokazując rzeczywistego składu organizmu.

Jak zaznaczył dr Jakob Weiss, BMI nie odzwierciedla wiarygodnie ilości mięśni ani rozmieszczenia tkanki tłuszczowej, mimo że to właśnie te elementy coraz częściej okazują się kluczowe dla oceny zdrowia.

Według naukowców środowisku medycznemu brakuje również precyzyjnych norm pokazujących, jak skład ciała zmienia się wraz z wiekiem oraz czym różni się u kobiet i mężczyzn.

Tłuszcz i mięśnie ważniejsze niż sama masa ciała

Badanie wykazało, że wysoki poziom tłuszczu trzewnego wiąże się z aż 2,26-krotnie większym ryzykiem rozwoju cukrzycy. Z kolei wysoki poziom tłuszczu śródmięśniowego zwiększał ryzyko poważnych zdarzeń sercowo-naczyniowych 1,54 raza.

Jeszcze bardziej znaczący okazał się wpływ jakości mięśni. Niska masa mięśni szkieletowych była związana z 1,44-krotnie wyższą śmiertelnością z dowolnej przyczyny, niezależnie od innych czynników ryzyka.

Jak podkreślił dr Matthias Jung, znaczenie ma nie tylko ilość mięśni, ale również ich jakość. Analiza tłuszczu śródmięśniowego pozwala ocenić stan mięśni znacznie dokładniej niż BMI czy popularne metody analizy składu ciała.

AI odkrywa ukrytą warstwę danych medycznych

Naukowcy udostępnili już internetowy kalkulator wskaźników składu ciała uwzględniający wiek, płeć i wzrost. Ma on wspierać dalsze badania i przyspieszyć wykorzystanie nowych metod w praktyce klinicznej.

Zdaniem autorów szczególnie ważne jest to, że nie zawsze potrzebne będzie wykonywanie specjalnego MRI całego ciała. AI może analizować również rutynowe badania CT i MRI wykonywane wcześniej z innych powodów.

Dr Weiss podkreśla, że informacje dotyczące jakości mięśni i rozmieszczenia tłuszczu już dziś znajdują się praktycznie w każdym skanie jamy brzusznej czy klatki piersiowej. Problem polegał dotąd na tym, że medycyna rutynowo ich nie mierzyła.

Według badaczy sztuczna inteligencja pozwala teraz wydobywać tę „ukrytą warstwę danych” w sposób powtarzalny i ilościowy.

AI może zmienić przyszłość diagnostyki

Autorzy badania uważają, że nowe narzędzie może pomóc nie tylko w przewidywaniu chorób metabolicznych i sercowo-naczyniowych, ale również w onkologii.

System może ułatwić ocenę toksyczności leczenia, ryzyka nawrotów choroby oraz odróżnianie korzystnej utraty tkanki tłuszczowej od niebezpiecznej utraty mięśni u pacjentów stosujących nowoczesne leki odchudzające z grupy agonistów GLP-1.

Naukowcy zapowiadają dalsze rozwijanie metody, która może stopniowo zmienić sposób, w jaki medycyna ocenia stan zdrowia człowieka.

PAP/ Marek Matacz/ LW