一项研究发现，通过人工智能（AI）分析尿液样本，可以在症状开始前七天预测慢性肺病患者何时可能出现病情恶化。这项技术可以帮助个性化治疗并预防住院，学者们表示。该研究涉及患者每天进行一次尿液试纸测试，并通过手机与专家分享结果。
图片：Alamy/PAThu, 2024年11月28日 - 16:19
研究人员分析了55名慢性阻塞性肺病（COPD）患者的尿液样本，以确定症状恶化时分子的变化。COPD是一组导致呼吸困难的肺部疾病的总称，包括肺气肿和慢性支气管炎。症状可能包括呼吸短促、喘息和持续的胸闷咳嗽。病情突然恶化的发作，也称为急性加重，最常见于冬季。
领导这项研究的莱斯特大学教授克里斯·布莱特林（Chris Brightling）说：“COPD急性加重是指COPD患者病情严重，需要在家或医院接受额外治疗的情况。目前的治疗方法是对严重疾病作出反应。如果我们能在病情发生前预测到发作，并个性化治疗以防止或减少其影响，会更好。”
“我们希望开发一种预测测试，就像个人天气预报一样，预示即将出现的病情恶化。”在识别出变化的分子后，研究人员开发了一种测试方法，用于测量尿液中五种不同生物标志物的水平。随后，105名COPD患者进行了为期六个月的每日尿液试纸测试，并与研究人员分享了结果。
来自85名患者的结果通过人工神经网络（ANN）进行分析，这是一种模仿人类大脑处理数据方式的算法。该研究发表在《ERJ开放研究》杂志上，发现AI模型可以准确预测症状开始前七天的病情恶化。研究人员承认，该研究存在一些局限性，包括样本量较小。
布莱特林教授补充道：“尿液采样的优点是相对快速且容易，患者可以在家中每天进行。”“我们需要更多的工作来用更大群体的数据完善AI算法。我们希望这将使我们能够为COPD患者创建AI测试，该测试能够学习每个人的正常状态并预测症状的恶化。患者的护理可以根据这些预测进行调整，例如他们可能需要进一步的测试或治疗，或者他们可以限制接触污染或花粉等触发因素。”
哮喘和肺部疾病慈善机构Asthma + Lung UK的研究和创新主管埃里卡·肯宁顿博士（Erika Kennington）对此研究评论道：“这种快速且无创的测试展示了我们的尿液如何作为肺部健康恶化的预警信号。允许慢性阻塞性肺病患者在病情恶化前采取措施管理他们的状况，真的可以帮助他们保持健康并避免住院。然而，在这项有说服力的研究能够在医疗环境中使用之前，还需要在更大的COPD患者群体中进行测试，并分析其成本效益。”
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