Ученые с помощью ИИ выделили четыре различных типа мигрени
ЕРЕВАН, 5 сентября. Новости-Армения. Ученые из Норвегии с помощью методов машинного обучения выявили четыре подгруппы людей с мигренью, отличающиеся клиническими и генетическими характеристиками. Результаты исследования опубликованы в журнале Neurology, передает Euronews.
Исследователи использовали данные крупного норвежского проекта Trøndelag Health Study. На первом этапе анализ охватил 43 197 человек, почти 9 тыс. из которых были классифицированы как имеющие мигрень.
Алгоритмы анализировали десятки показателей здоровья и образа жизни, включая демографические характеристики, психическое здоровье, сердечно-сосудистые и мышечно-скелетные заболевания, сон, физическую активность, прием лекарств и генетические данные.
При этом модели намеренно не предоставляли характеристики самой головной боли, используемые при диагностике мигрени.
Несмотря на это, лучшая модель смогла достаточно хорошо различать людей с мигренью и участников без головных болей: показатель площади под ROC-кривой (AUC) составил 0,80. Добавление генетической информации лишь незначительно улучшило результат по сравнению с использованием только клинических данных.
На втором этапе ученые проанализировали данные 12 185 человек с достаточно полной информацией о головной боли. Алгоритм выделил группу из 1 425 человек, 94% которых соответствовали использованным в исследовании критериям мигрени.
Эту группу удалось разделить еще на четыре подгруппы.
Одна состояла исключительно из мужчин. Для второй была характерна выраженная боль в шее. У третьей чаще сочетались мышечно-скелетные боли, тревожность и депрессия. Четвертая была ближе к классическому представлению о мигрени и чаще включала пациентов с мигренозной аурой.
Исследователи также обнаружили различия между этими группами в генетических сигналах.
По мнению авторов, результаты поддерживают гипотезу о том, что мигрень может представлять собой не единое заболевание, а спектр различных биологических состояний.
В перспективе более точное разделение пациентов на группы может помочь лучше понять, почему одно и то же лечение эффективно для одних людей с мигренью и практически не помогает другим.
Однако исследование пока не означает появления нового диагностического теста. Полученные с помощью машинного обучения модели требуют дальнейшей проверки на других группах пациентов.
