Прогнозирование высокого уровня липопротеина (а) с помощью рутинных биохимических анализов: эффективный скрининг на основе медицинских данных
Лаборатория молекулярных механизмов долголетия НИУ ВШЭ разрабатывает метод прогнозирования повышенного уровня липопротеина (а) на основе рутинных биохимических анализов и машинного обучения. Использование уже имеющихся медицинских данных позволит выявлять группы риска сердечно-сосудистых заболеваний без дополнительных затрат, что улучшит раннюю диагностику и персонализированное лечение.
Лаборатория исследований молекулярных механизмов долголетия НИУ ВШЭ разрабатывает инновационный метод прогнозирования повышенного уровня липопротеина (a) — Лп(а) — на основе рутинных биохимических анализов. Такой подход позволит эффективно использовать уже накопленные медицинские данные для выявления групп риска без необходимости проведения дополнительных дорогостоящих исследований.
Повышенный уровень Лп(а) является важным фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний, поэтому своевременное обнаружение таких пациентов имеет ключевое значение для предотвращения осложнений. Для создания прогнозных моделей применяются современные алгоритмы машинного обучения, включая деревья решений, логистическую регрессию, случайный лес, метод опорных векторов, экстремальное градиентное бустингование (XGBoost) и адаптивный бустинг (AdaBoost).
Использование существующего массива биохимических показателей для прогнозирования Лп(а) открывает перспективы для масштабного и экономически эффективного скрининга, что способствует ранней диагностике и внедрению персонализированных программ лечения.