Клуб Неврологов
Баннер 2
Перейти на сайт
Отоневрология
1 мин. чтения

Генетические полиморфизмы при острой сенсоневральной тугоухости: AI-поддержка персонализированной терапии

Исследование связи генетических полиморфизмов с эффективностью лечения SSNHL и разработка AI-модели для прогнозирования результатов терапии

Генетические полиморфизмы при острой сенсоневральной тугоухости: AI-поддержка персонализированной терапии

AI-generated cover

Ключевые результаты

В исследовании с участием 200 пациентов с острой сенсоневральной тугоухостью (SSNHL) выявлено:

  • Комбинированная терапия (кортикостероиды + ретроаурикулярное субтимпанальное + интратимпанальное введение) показала значительно более высокие показатели восстановления по сравнению с монотерапией (p < 0.01)
  • Обнаружена связь между полиморфизмами генов GJB2, SLC26A4, TNF-α и CYP3A4 и ответом на лечение

Методология

  • Проспективное исследование с анализом клинических данных и генетических полиморфизмов
  • Разработка и валидация персонализированной модели прогнозирования лечения
  • Внешняя валидация на независимой когорте из 100 пациентов
  • Сравнение эффективности различных моделей машинного обучения:
    • Сверточные нейронные сети (CNN)
    • Random Forest
    • Support Vector Machine
    • Логистическая регрессия

Клиническое значение

  1. Выявленные генетические маркеры могут служить молекулярными биомаркерами для персонализации терапии
  2. CNN-модель продемонстрировала превосходную точность в прогнозировании эффективности лечения (p < 0.05)
  3. Особенно высокая точность модели в идентификации случаев с низкой вероятностью восстановления

Выводы

Комбинированная стероидная терапия с локальным введением препаратов показала наибольшую эффективность при SSNHL. Интеграция генетического профилирования и AI-прогнозирования открывает новые возможности для персонализированного подхода к лечению.

Оригинальный источник:

Frontiers in Neurology