10 月 12 日消息，本月發(fā)表的最新論文中，上海交通大學(xué)李金金教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了可解釋 AI 算法，搭建流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)，通過(guò)分析血清代謝物，首次實(shí)現(xiàn)在懷孕前精準(zhǔn)預(yù)測(cè)流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。
項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介
該項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由上海交通大學(xué)李金金教授領(lǐng)導(dǎo)，攜手上海市紅房子?jì)D產(chǎn)科醫(yī)院金莉萍副院長(zhǎng)，同濟(jì)大學(xué)附屬第一婦嬰醫(yī)院、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院共同參與開(kāi)發(fā)。
論文標(biāo)題為《Interpretable learning predicts miscarriage using pre-pregnancy serum metabolites》，于 10 月發(fā)表在《The Innovation Medicine》期刊上。
項(xiàng)目背景
流產(chǎn)，尤其是反復(fù)自然流產(chǎn)（Recurrent Spontaneous Miscarriage，簡(jiǎn)稱 RSM），是指女性在懷孕初期連續(xù)兩次及以上的自然終止妊娠。根據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，全球每年約有 2300 萬(wàn)例流產(chǎn)事件發(fā)生，其中不乏 RSM 病例。
盡管目前臨床已有諸如超聲波檢查和人絨毛膜促性腺激素（hCG）檢測(cè)等多種監(jiān)測(cè)手段，但這些方法多用于事后診斷，難以提前預(yù)警流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。
項(xiàng)目介紹
研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析 481 位女性的血清樣本，并結(jié)合其他相關(guān)臨床指標(biāo)，成功構(gòu)建出一種高精度的流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型 AI-MP（Artificial Intelligence Miscarriage Prediction）。
該研究首次揭示了組氨酸（Histidine）作為流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵生物標(biāo)志物之一的重要性。組氨酸水平的異常升高被認(rèn)為與流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)緊密相關(guān)，尤其是在反復(fù)自然流產(chǎn)患者中，高水平的組氨酸可能導(dǎo)致孕期子宮螺旋動(dòng)脈重塑不足及滋養(yǎng)層細(xì)胞侵襲受阻等問(wèn)題，進(jìn)而增加流產(chǎn)幾率。
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