Revoluce v diagnostice: Umělá inteligence odhalí RS z pouhého vzorku stolice s 99% přesností

Potvrzení diagnózy roztroušené sklerózy (RS) dnes vyžaduje kombinaci magnetické rezonance, lumbální punkce a neurologických vyšetření, což bývá pro pacienty zdlouhavé a často i stresující. Nová přelomová studie čínských vědců, publikovaná v prestižním vědeckém časopise npj Biofilms and Microbiomes, však ukazuje, že v budoucnu by k odhalení nemoci mohl stačit neinvazivní screening ze vzorku stolice. Umělá inteligence totiž dokáže v celkovém mikrobiomu odhalit specifické změny s naprosto nevídanou přesností.

ROZTROUŠENÉ NOVINY

Marisa Wexler, MS / roztrouseni.cz

6/22/20262 min read

Klíčové body studie:

Pohled za hranice bakterií: Dosavadní výzkumy se soustředily téměř výhradně na střevní bakterie. Tento nový model však analyzoval střevní mikrobiom komplexně jako „mnohoříšový“ systém – zkoumal vedle bakterií také viry, plísně (houby) a jednobuněčné archebakterie, včetně jejich biologické aktivity.
Neuvěřitelná přesnost 99 %: Pomocí strojového učení (technologie umělé inteligence) vědci analyzovali stovky vzorků a postupně zúžili výběr na 30 nejvíc vypovídajících mikrobiálních znaků. S tímto finálním panelem model dokázal spolehlivě odlišit pacienta s RS od zdravého člověka s přesností 99 %.
Rozdíly podle pohlaví: Vzhledem k tomu, že biologické pohlaví zásadně ovlivňuje složení mikroorganizmů v těle, model počítal data pro muže a ženy zvlášť, přičemž u obou skupin dosáhl mimořádně vysoké spolehlivosti.
Nejsilnější u relabující formy: Umělá inteligence byla extrémně přesná při odhalování nejčastější, relabující-remitující formy RS. U progresivních forem nemoci byla úspěšnost modelu o něco nižší, což ukazuje, že progresivní fáze má v těle jinou biologickou stopu.

Podrobnější shrnutí

Vědci v této studii využili pokročilé matematické algoritmy strojového učení, kterým předhodili obrovský soubor dat z analýzy lidského zažívacího traktu. Aby ověřili, že model nefunguje jen "na papíře", otestovali ho následně na zcela nezávislé skupině 154 nových vzorků. I v tomto nezávislém testu si systém udržel vysokou rozlišovací schopnost.

Zásadním přínosem studie je zjištění, že zkoumat pouze samotné bakterie nestačí. Teprve když počítač propojil informace o bakteriích, virech a plísních s tím, jaké látky tito mikroskopičtí obyvatelé v našem břiše reálně produkují (metabolická aktivita), dokázala umělá inteligence spolehlivě identifikovat specifický biologický "podpis", který v těle zanechává právě roztroušená skleróza.

Co to znamená pro pacienty?

Pro lidi, kteří už s ereskou žijí, je tato studie dalším silným důkazem, jak obrovský vliv má zdraví našich střev na autoimunitní procesy v těle. Zánět v mozku a míše zkrátka velmi úzce komunikuje s tím, co se děje v našem břiše.

Skutečnou revoluci však tento objev slibuje pro budoucí diagnostiku. Představ si, že místo týdnů nejistoty, strachu, čekání na termín rezonance a podstupování lumbální punkce by lidé s podezřením na RS jednoduše odevzdali vzorek stolice u svého praktického lékaře. Laboratorní test poháněný umělou inteligencí by během chvíle s 99% jistotou ukázal, zda se v těle rozbíhá autoimunitní zánět. To by umožnilo odhalit nemoc v jejím úplném zárodku, dříve než stihne napáchat první vážné škody na hybnosti či zraku, a okamžitě nasadit vysoce účinnou biologickou léčbu.

Zdroj: https://multiplesclerosisnewstoday.com/news-posts/2026/06/24/ai-analyzes-entire-gut-microbiome-detect-ms-high-accuracy/