ИИ научился по МРТ точнее оценивать риск смерти
ИИ научился по снимкам МРТ точнее оценивать риски диабета, сердечно-сосудистых осложнений и смерти. Оказалось, что важны не только жир и вес, но и количество мышц, а также жир внутри мышечной ткани.
Источник: Новости науки.
МОСКВА, 6 мая. /Новости науки/. Ученые применили искусственный интеллект для анализа МРТ-снимков всего тела у более чем 66 тыс. человек и создали подробную карту того, как жир и мышцы распределяются в организме в зависимости от возраста, пола и роста. Исследование показало, что для оценки риска диабета, сердечно-сосудистых осложнений и смерти важны не только вес и висцеральный жир, но и состояние скелетных мышц. Работа опубликована в журнале Radiology.
«Многие шкалы риска и решения о лечении все еще опираются на индекс массы тела или окружность талии, потому что их легко измерить. Но индекс массы тела не отражает реальный состав тела человека», — сказал старший автор исследования, радиолог Университетского медицинского центра Фрайбурга Якоб Вайс.
Индекс массы тела рассчитывают только по росту и весу. Поэтому он не показывает, сколько у человека мышц, где именно расположен жир и насколько «качественной» остается мышечная ткань. Один и тот же показатель ИМТ может быть у людей с разным соотношением мышц и жира, а значит — с разными медицинскими рисками.
В исследование вошли 66 608 участников из UK Biobank и German National Cohort. Все они прошли МРТ всего тела с апреля 2014 года по май 2022 года. Средний возраст участников составил 57,7 года, средний индекс массы тела — 26,2. Среди них было 34 443 мужчины.
Ученые использовали открытую автоматическую систему глубокого обучения. Она оценивала несколько показателей: подкожный жир, висцеральный жир, скелетные мышцы, долю жира в скелетных мышцах и жир внутри мышечной ткани. Затем исследователи сравнили эти значения с нормой для людей того же возраста, пола и роста.
Такой подход позволил не просто сказать, много или мало у человека жира и мышц, а понять, насколько его показатели отличаются от ожидаемых для его группы. Для этого ученые использовали z-оценки — показатель отклонения от возрастной, половой и ростовой нормы.
Результаты показали, что высокий уровень висцерального жира связан с ростом риска будущего диабета в 2,26 раза. Высокое содержание жира внутри мышц связано с ростом риска серьезных сердечно-сосудистых событий в 1,54 раза. Низкая масса скелетных мышц связана с повышением риска смерти от всех причин в 1,44 раза, даже с учетом других кардиометаболических факторов.
«Важно не только то, сколько у человека мышц, но и качество этих мышц. Объем жира внутри мышечной ткани дает нам окно в качество мышц, которое трудно получить с помощью индекса массы тела, биоимпедансного анализа или DEXA», — отметил первый автор исследования Маттиас Юнг.
Исследователи также построили референсные кривые для разных показателей состава тела. Они учитывают возраст, пол и рост. По словам авторов, это может помочь врачам точнее понимать, выходит ли состояние конкретного пациента за пределы нормы для его группы.
Команда опубликовала открытый веб-калькулятор z-оценок состава тела. Он должен помочь исследователям и врачам сравнивать данные разных пациентов и наборов снимков. Вайс отметил, что для этого не всегда нужна отдельная МРТ всего тела: если у пациента уже есть обычная КТ или МРТ грудной клетки или живота, ИИ может извлечь из нее скрытую количественную информацию.
По мнению ученых, такой подход может быть полезен не только для оценки метаболических и сердечно-сосудистых рисков. Его можно применить в онкологии, например для прогноза переносимости лечения, выживаемости и риска рецидива. Также метод может помочь отличать полезную потерю жира от нежелательной потери мышц у пациентов, которые принимают препараты для снижения веса, включая агонисты GLP-1.
Следующим шагом авторы назвали проверку референсных кривых у пациентов с разными заболеваниями. Ученые также хотят создать отдельные нормы для конкретных групп больных.
«Многие шкалы риска и решения о лечении все еще опираются на индекс массы тела или окружность талии, потому что их легко измерить. Но индекс массы тела не отражает реальный состав тела человека», — сказал старший автор исследования, радиолог Университетского медицинского центра Фрайбурга Якоб Вайс.
Индекс массы тела рассчитывают только по росту и весу. Поэтому он не показывает, сколько у человека мышц, где именно расположен жир и насколько «качественной» остается мышечная ткань. Один и тот же показатель ИМТ может быть у людей с разным соотношением мышц и жира, а значит — с разными медицинскими рисками.
В исследование вошли 66 608 участников из UK Biobank и German National Cohort. Все они прошли МРТ всего тела с апреля 2014 года по май 2022 года. Средний возраст участников составил 57,7 года, средний индекс массы тела — 26,2. Среди них было 34 443 мужчины.
Ученые использовали открытую автоматическую систему глубокого обучения. Она оценивала несколько показателей: подкожный жир, висцеральный жир, скелетные мышцы, долю жира в скелетных мышцах и жир внутри мышечной ткани. Затем исследователи сравнили эти значения с нормой для людей того же возраста, пола и роста.
Такой подход позволил не просто сказать, много или мало у человека жира и мышц, а понять, насколько его показатели отличаются от ожидаемых для его группы. Для этого ученые использовали z-оценки — показатель отклонения от возрастной, половой и ростовой нормы.
Результаты показали, что высокий уровень висцерального жира связан с ростом риска будущего диабета в 2,26 раза. Высокое содержание жира внутри мышц связано с ростом риска серьезных сердечно-сосудистых событий в 1,54 раза. Низкая масса скелетных мышц связана с повышением риска смерти от всех причин в 1,44 раза, даже с учетом других кардиометаболических факторов.
«Важно не только то, сколько у человека мышц, но и качество этих мышц. Объем жира внутри мышечной ткани дает нам окно в качество мышц, которое трудно получить с помощью индекса массы тела, биоимпедансного анализа или DEXA», — отметил первый автор исследования Маттиас Юнг.
Исследователи также построили референсные кривые для разных показателей состава тела. Они учитывают возраст, пол и рост. По словам авторов, это может помочь врачам точнее понимать, выходит ли состояние конкретного пациента за пределы нормы для его группы.
Команда опубликовала открытый веб-калькулятор z-оценок состава тела. Он должен помочь исследователям и врачам сравнивать данные разных пациентов и наборов снимков. Вайс отметил, что для этого не всегда нужна отдельная МРТ всего тела: если у пациента уже есть обычная КТ или МРТ грудной клетки или живота, ИИ может извлечь из нее скрытую количественную информацию.
По мнению ученых, такой подход может быть полезен не только для оценки метаболических и сердечно-сосудистых рисков. Его можно применить в онкологии, например для прогноза переносимости лечения, выживаемости и риска рецидива. Также метод может помочь отличать полезную потерю жира от нежелательной потери мышц у пациентов, которые принимают препараты для снижения веса, включая агонисты GLP-1.
Следующим шагом авторы назвали проверку референсных кривых у пациентов с разными заболеваниями. Ученые также хотят создать отдельные нормы для конкретных групп больных.
