卡塔尔多哈：作为卡塔尔基金会成员的Sidra Medicine协助开发了一种基于人工智能（AI）的工具，可以预测1型糖尿病（T1D）的发病风险，从而实现更早的诊断和更有针对性的治疗。这种工具通过分析血液中的微小RNA信号来检测与疾病相关的早期生物变化。
发表在《自然医学》（Nature Medicine）上的研究题为"A microRNA-based dynamic risk score for type 1 diabetes"，介绍了基于微小RNA的动态风险评分。微小RNA是血液中的微小分子，反映了身体的变化，包括胰岛素产生β细胞的早期应激。通过分析超过2800名参与者的资料，研究人员发现这些分子信号可以在症状出现之前识别出发展为1型糖尿病的高风险人群。
Sidra Medicine的首席研究员兼代谢和孟德尔疾病转化项目主任阿米尔拉·阿基尔博士（Dr. Ammira Akil）表示："这项研究标志着我们理解和管理1型糖尿病等自身免疫疾病的重要进展。通过将微小RNA分析与人工智能结合，我们开发了一种预测性风险评分，可以帮助识别最高风险的个体，优化治疗决策，并确定干预时机。这是人工智能和机器学习如何将精准医学转化为实际临床影响的有力例证。"
Sidra Medicine在这项研究中的贡献由精准基因组学和转化组学实验室下的孟德尔和代谢转化研究项目主导。该团队在原发性人胰岛素生成细胞的早期实验室工作发挥了关键作用，并进行了关键分析，帮助开发和验证临床风险评分。研究结果补充了Sidra Medicine正在进行的努力，包括DANNA1队列，这是卡塔尔当地基于人群的1型糖尿病个体基础人口登记系统，为即将开展的全国早期检测和预防1型糖尿病的筛查计划奠定基础。
Sidra Medicine精准医学项目首席研究官兼主席哈立德·法赫罗教授（Prof. Khalid Fakhro）表示："研究结果表明，基于微小RNA的动态风险评分可以准确区分患有和未患有1型糖尿病的个体。它还可以预测谁在胰岛细胞移植后可能成为胰岛素依赖者，并识别可能对特定疗法有反应的患者——这些是当前临床指标无法提供的见解。重要的是，这种评估可以通过一种简单的微创血液检测实现，使其在常规临床应用中具有高度前景。研究也反映了我们持续致力于推动人工智能的应用，作为一种强大工具，以实现更早的诊断、更精确的治疗和更安全的患者结果。"
下一阶段的研究将重点在更广泛和更多样化的人群中验证这些发现，并评估动态风险评分在临床试验和早期干预策略中的整合。Sidra Medicine将继续通过其研究项目和正在进行的合作支持这些努力。
这项突破性的研究是通过Sidra Medicine、Breakthrough T1D、西悉尼大学和PREDICT T1D研究小组的多国合作得以实现。
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