פורמולה של רפואה סינית נמצא בשימוש קליני כבר אלפי שנים. עם התפתחות הבינה המלאכותית, מודלים של למידה עמוקה יכולים לסייע לרופאים לתת מרשמים הגיוניים. עם זאת, בינתיים עד כה עיקר המחקר בנושא המלצות על פורמולה עוסק בסימפטומים הנראים לעין אך יש חוסר של מידע מולקולרי. במחקר זה מביאים החוקרים, בהשראת תאוריית הרשת הפרמקולוגית של רפואה סינית, מערכת אינטליגנטית להמלצה על פורמולה המבוססת על למידה עמוקה (FordNet), ומשלבת מידע על פנוטיפים ומידע מולקולרי.

במסגרת המחקר אספו החוקרים יותר מ-20,000 תיקים רפואיים אלקטרוניים מניסיונו של מאסטר לרפואה סינית  Li Jiren בין 2013 ומרץ 2020. במערכת ה-FordNet, מאפיין תיאור האבחנה מחולץ על ידי פיתול של רשת עצבית. מאפיין הפורמולה מהרפואה הסינית מחולץ על ידי הטמעת הרשת, ובכך יוצרת המערכת את השילוב בין המידע הפנוטיפי למולקולרי. אסטרטגיית דגימה היררכית להרחבת המידע תוכננה על מנת ללמוד מדגימות אימון בצורה יעילה. לבסוף, על סמך הדגימות המורחבות, פותח מודל אופטימיזציה כמותי של רשת עצבית להמלצה על פורמולה.

תוצאות המחקר הדגימו כי FordNet הדגימה ביצועים טובים יותר משיטות בסיסיות יותר (ה-hit ratio של 10 הביצועים המובילים השתפר ב-46% בהשוואה לשיטת ה-random forest הבסיסית הטובה ביותר). יתרה מכך, המידע המולקולרי מסייע ל-FordNet לשפר 17.3% מה-hit ratio בהשוואה למודל המשתמש רק במאקרו מידע. עוד נמצא כי הערכות קליניות הדגימו כי ל-FordNet יכולות למידה טובות של ניסיון יעיל ברפואה סינית, והתוכנה יכולה להביא לתוצאות המלצה מעולות.

מחקר זה מציע, בפעם הראשונה, מערכת אינטליגנטית להמלצה על פורמולות של רפואה סינית המשלבת הן מידע פנוטיפי והן מידע מולקולרי. למערכת זו יש את הפוטנציאל לשפר את האבחנה הקלינית ואת הטיפול בחולים. כמו כן, מערכת זו יכולה להביא לקידום ממחקר ברפואה הסינית הבוחן את המאקרו למחקר מבוסס מידע המשלב בין המאקרו למיקרו. בנוסף, מערכת זו תסייע בפיתוח הרשת הפרמקולוגית של הרפואה הסינית.

מקור:

Zhou W. et al. Pharmacological Research (2021).
https://doi.org/10.1016/j.phrs.2021.105752