Перед важными встречами или сложными решениями мы мысленно проигрываем варианты, выбирая лучший. Но когда дело касается здоровья — подбора лечения или диеты — предсказать последствия куда сложнее. Ученые из лаборатории профессора Эрана Сегала в Институте Вейцмана создали «цифрового двойника» на основе ИИ, который предупреждает о рисках болезней, подбирает профилактику и даже тестирует эффективность терапии.

Результаты опубликованы в журнале Nature Medicine.

Проект «Фенотип человека» собрал данные 13 000 участников: анализы крови, УЗИ, снимки плотности костей, записи голоса, двухнедельный мониторинг глюкозы, геном и микробиом. Изначально планировали 10 000 добровольцев, но сейчас их уже 30 000, а цель — 100 000. Отделения открыты в Японии и ОАЭ, чтобы учесть этнические и культурные различия.

Микробиом — это сообщество бактерий, вирусов и грибов в нашем теле (кишечнике, ротовой полости, влагалище). Он влияет на иммунитет, пищеварение и даже риск болезней.

Биологический возраст

Обычная медицина ориентируется на усредненные показатели для возраста и пола. Но старение у всех идет по-разному.

ИИ-модель Pheno.AI анализирует 17 систем организма, сравнивает данные с нормой и вычисляет биологический возраст. Например, у 40% людей, признанных здоровыми, алгоритм нашел преддиабет по отклонениям в уровне сахара.

Разница между полами

У мужчин биологический возраст растет линейно, а у женщин резко ускоряется после 50 лет — виновата менопауза.

Потеря плотности костей связана не с паспортным возрастом, а с ее наступлением.

Персонализированная медицина

Главная цель — создать «цифрового двойника» для каждого. Сейчас модель учится предсказывать риски: например, по уровню глюкозы определяет, у кого разовьется диабет за два года. В будущем она сможет подбирать диеты и лекарства без долгих проб и ошибок.

Участники проекта — его сердце, — говорит Сегал. — Скоро они получат приложение с персональной «траекторией здоровья». Мы на пороге перемен: медицина станет точной, как часы, и это заслуга тех, кто доверил нам свои данные.

Польза исследования

• Ранняя диагностика: Выявление преддиабета, остеопороза или рака груди до симптомов.
• Профилактика: Персональные рекомендации по питанию и образу жизни.
• Экономия времени: Подбор терапии без экспериментов над организмом.

Данные пока охватывают в основном израильтян 40–70 лет. Культурные, генетические и возрастные различия могут искажать прогнозы для других групп. Нужно расширение выборки.

Ранее мы разбирались, что такое цифровые двойники пациентов и как они помогут медикам.