Іспанський паралімпійський комітет співпрацює у проекті GenobIA Спільноти Мадрида, яка спрямована на розробку, використовуючи штучний інтелект, прогнозних алгоритмів для ідентифікації осіб, яким загрожує розвиток надмірної ваги/ожиріння та пов'язаних з ними патологій.

genobia

З 1998 року ВООЗ розглядає надмірну вагу та ожиріння як глобальну епідемію, яка є головною проблемою охорони здоров'я. Надмірна вага та ожиріння (надмірна вага/ожиріння) у дорослих можна визначити як стан надмірного накопичення жиру в жировій тканині, що негативно позначається на здоров’ї та пов’язане з розвитком інших патологій. Індекс маси тіла (ІМТ) є найбільш широко застосовуваним показником для виявлення та класифікації надмірної ваги та ожиріння. У дорослих це вважається ІМТ.

Іспанія є другою країною в Європі з найбільшим ожирінням в Європі, а саме в Співтоваристві Мадрида (CM), згідно з даними, опублікованими Міністерством охорони здоров'я, надмірна вага/ожиріння спричинили 8,7% всіх смертей від ХМ, із середнім показником ІМТ дорослого населення КМ 27 кг/м2 (населення із надмірною вагою). Крім того, надмірна вага/ожиріння є важливими незалежними факторами ризику розвитку інших захворювань, головним чином цукрового діабету 2 типу, серцево-судинних захворювань (серцева недостатність, інфаркт міокарда, ішемічний інсульт), різних видів раку та захворювань легенів (апное сну, астма, хронічні обструктивна хвороба легень (ХОЗЛ)). Також ми не можемо забути про його вплив на економічний баланс та стійкість систем охорони здоров’я. Надмірна вага/ожиріння відповідає за 7% річних витрат на охорону здоров’я в Іспанії (приблизно 5 млрд. Євро/рік), крім того, що люди з ожирінням споживають на 20% більше ресурсів для охорони здоров’я та на 68% більше ліків, ніж люди з нормальною вагою. Тому важливість прогнозування ризику надмірної ваги/ожиріння та супутніх захворювань очевидна.

Фактори, що впливають на надмірну вагу/ожиріння

Надмірна вага/ожиріння вважається багатофакторним хронічним захворюванням, в основному результатом двох великих змінних: генетичної змінної та факторів навколишнього середовища, які включають дієту та фізичну активність, а також соціально-економічні фактори (культурний, освітній рівень, купівельна спроможність та інші). . В даний час вважається, що надмірна вага/ожиріння виникає, коли генетична схильність та тригери навколишнього середовища збігаються у однієї і тієї ж людини.

Нутрінетика та надмірна вага/ожиріння

Нутригенетика - це розділ генетики, який визначає реакцію людини на компоненти раціону. У нутригенетичний аналіз важливо включити аналіз генетичних змін, який вказує на генетичний ризик модифікацій регуляції циклу ситості/голоду, метаболізму різних типів жирів та вуглеводів, анаеробної та аеробної метаболічної здатності та генетичний ризик ожиріння серед інших.

Значення фізичної активності у контролі маси тіла

Фізична активність сильно впливає на ІМТ, а отже, на розвиток надмірної ваги/ожиріння та супутніх захворювань. Однак існують помітні відмінності між індивідами у впливі фізичних навантажень на мобілізацію жирової тканини, тому особи, які виконують помірне або низьке фізичне навантаження, мають менший ризик ожиріння, ніж інші, які виконують навіть високі фізичні навантаження. Ця різниця у відповіді на фізичні навантаження також, ймовірно, пояснюється генетичними варіаціями між особинами. Ми все ще перебуваємо на початку генетичних знань стосовно фізичної активності, хоча вже є послідовні дані, що пов'язують різні модифікації генів з генетичним прогнозом адаптації до аеробних або анаеробних вправ або інших, які визначають м'язову діяльність або генетичну ймовірність дієти - користь від активності: фізична ціль втрати ваги.

Нові технології та їх застосування в біомедичних дослідженнях: Штучний інтелект та машинне навчання

Якщо ми покладаємось виключно на інструменти біоінформатики, якими зазвичай володіють дослідники, взаємодія великої кількості факторів та змінних, які беруть участь у розвитку надмірної ваги/ожиріння, спочатку може здатися дуже складною. Штучний інтелект - це розділ інформатики, який дозволяє створювати відповіді та вирішувати проблеми машинами. Машинне навчання - це наукова дисципліна в галузі штучного інтелекту, яка створює системи, які навчаються автоматично, тобто завдяки включенню тисяч даних генерує дерева рішень. Те, що генерується за допомогою MachineLearning, є алгоритмом, який при включенні нових даних переглядає попередні дані і здатний передбачити майбутню поведінку нових даних на основі раніше включених даних.

НАУКОВІ ЦІЛІ

Основними науковими цілями GenObIA-CM є:

1. - Створення прогнозуючого алгоритму ризику зайвої ваги/ожиріння з використанням технології штучного інтелекту (MachineLearning), заснованої на соціодемографічних, екологічних та поведінкових даних людей.

2. - Створення прогнозуючого алгоритму ризику страждати супутніми захворюваннями, пов’язаними з ожирінням/надмірною вагою, з використанням технології штучного інтелекту (MachineLearning), заснованої на соціодемографічних, екологічних, поведінкових даних людей та наявності/відсутності супутніх захворювань.

3. - Проаналізуйте за допомогою Machin-Learning внесок, який може мати генетичний аналіз поліморфізмів, пов’язаних з нутригенетикою, та поліморфізмів, пов’язаних з фізичною активністю, щодо специфічності та чутливості прогнозуючих алгоритмів ожиріння/надмірної ваги та ризику супутніх захворювань.

ІНШІ ЦІЛІ

Консорціум GenObIA-CM не тільки докладає зусиль до розробки дослідницького проекту, але й іде далі.

Проект GenObIA також має на меті ознайомити з результатами, які одержують суспільство, і бути ядром підготовки та розповсюдження для професіоналів та непрофесіоналів медичних наук щодо важливості контролю надмірної ваги/ожиріння, генетичних та генетичних фактори, що відповідають за розвиток цього захворювання. Слід враховувати, що надмірна вага/ожиріння - це, мабуть, патологія з найвищим рівнем зростання у цьому тисячолітті, і що вона також пов'язана з розвитком інших серйозних патологій, таких як деякі типи раку, серцево-судинні та метаболічні захворювання (наприклад, тип цукровий діабет) .2), або респіраторний.

Раннє прогнозування надмірної ваги/ожиріння може бути важливим для зменшення захворюваності, розвитку та запобігання супутнім захворюванням.