Berandasehat.id – Kecerdasan buatan (AI) memiliki manfaat yang kian diperluas. Sebuah perangkat berteknologi AI dari para peneliti KAUST membantu para ilmuwan melacak hubungan tersembunyi antara berbagai penyakit, mengungkap wawasan tentang bagaimana satu penyakit dapat menyebabkan penyakit lain.
Lebih jauh lagi, perangkat itu juga dapat memberikan wawasan bagaimana mengobati satu penyakit dapat membantu mencegah penyakit lain.
Dengan menyisir literatur medis dan data pasien di dunia nyata secara sistematis, alat ini memetakan hubungan sebab-akibat, menciptakan kerangka kerja yang dapat memandu strategi terapeutik yang ditargetkan dan mengungkap potensi penggunaan ulang obat.
Anggap saja alat ini sebagai ‘detektif’ hubungan penyakit terbaik. Dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami, alat ini memindai sejumlah besar penelitian biomedis untuk menentukan hubungan sebab akibat – seperti bagaimana tekanan darah tinggi dapat menyebabkan gagal jantung.
“Alih-alih memperlakukan penyakit sebagai hasil yang tidak terkait, pendekatan kami memfasilitasi identifikasi faktor risiko bersama di antara penyakit-penyakit yang terkait secara kausal,” kata Sumyyah Toonsi, seorang mahasiswa pascasarjana di Bio-Ontology Research Group.
“Hal ini memperdalam pemahaman kami tentang penyakit manusia dan meningkatkan kinerja alat prediksi risiko untuk pengobatan yang dipersonalisasi,” lanjut Toonsi mengomentari temuan yang telah diterbitkan di jurnal Bioinformatika.
Kekuatan alat ini terletak pada kemampuannya untuk melampaui sekadar asosiasi.
Metode tradisional mungkin menyoroti penyakit apa saja yang biasanya muncul bersamaan, tetapi alat KAUST-yang dikembangkan oleh Toonsi dan timnya di bawah bimbingan ilmuwan komputer Robert Hoehndorf-mengidentifikasi penyakit apa saja yang bisa memicu penyakit lainnya.
Misalnya, diabetes tipe 2 menyebabkan gula darah tinggi, yang menyebabkan penyakit pembuluh darah kecil, yang pada akhirnya mengakibatkan kondisi mata diabetes.
Memetakan hubungan ini menunjukkan bahwa mengobati satu kondisi ‘hulu’ dapat membantu mencegah atau mengurangi komplikasi hilir.
Untuk mencapai wawasan ini, alat pintar tersebut mengintegrasikan literatur ilmiah dengan data dari UK Biobank, basis data kesehatan skala besar yang mencakup sekitar setengah juta warga Inggris.
Pendekatan ganda ini memvalidasi hubungan penyakit dengan memeriksa bahwa penyakit mengikuti urutan yang logis, dengan penyebab mendahului hasil.
Proses ini memperkuat bukti kausalitas (langsung) sekaligus menyoroti hubungan baru yang mungkin terlewatkan.
Di antara penemuannya, alat ini mengungkap hubungan yang mengejutkan. Seperti yang dijelaskan Toonsi, timnya menemukan penyakit endokrin, metabolik, dan nutrisi menjadi pemicu utama penyakit dalam kategori lain, termasuk penyakit kardiovaskular, sistem saraf, radang usus dan mata.
“Ini menarik karena banyak penyakit metabolik dapat ditangani dengan perubahan gaya hidup, sehingga membuka peluang untuk pencegahan penyakit secara luas,” ulasnya.
Fitur yang menonjol adalah kemampuan alat ini untuk meningkatkan skor risiko poligenik (PRS), yakni perhitungan yang menilai kerentanan genetik seseorang terhadap penyakit.
Model PRS standar tidak memperhitungkan bagaimana satu varian genetik dapat mempengaruhi banyak penyakit, tetapi dengan menambahkan hubungan kausal penyakit, alat KAUST menghasilkan PRS yang disempurnakan yang meningkatkan akurasi prediksi, terutama untuk penyakit yang kompleks.
Ini membantu mengurai efek pleiotropik, di mana satu varian gen dapat mempengaruhi banyak kondisi.
Dengan memperhitungkan hubungan kausal ini, alat ini menawarkan pandangan yang lebih holistik tentang risiko genetik.
Tersedia secara gratis untuk komunitas penelitian, alat ini merupakan kemajuan besar bagi para ilmuwan yang mengeksplorasi hubungan penyakit. Aplikasi potensialnya berkisar dari menyempurnakan strategi pencegahan hingga menyarankan penggunaan baru untuk obat-obatan yang ada.
Saat para peneliti menyelidiki lebih lanjut jalur penyakit, alat ini dapat berfungsi sebagai sumber daya utama dalam upaya untuk menguraikan lanskap kesehatan manusia yang saling berhubungan. (BS)
berandasehat.id 