Использование Искусственной платформы разведки для усиления лечения агонистов GLP-1 путем использования метаболических подделок, основанных на принципе скрытых нарушений.

ВВЕДЕНИЕ: Биологические системы по своей природе характеризуются метаболической изменчивостью, которая функционирует в пределах оптимальных диапазонов, как это описано в Принципе скрытых нарушений (ПХД). Отклонения от этих диапазонов, будь то чрезмерные или недостаточные, связаны с неблагоприятными последствиями для здоровья. В этом обзоре рассматривается вопрос о том, каким образом сигнатуры метаболической изменчивости могут повысить агонистическую терапию рецептора GLP-1 с использованием платформ искусственного интеллекта. МЕТОДЫ: Мы провели всеобъемлющий обзор литературы, изучая метаболическую изменчивость различных параметров, включая сердечный ритм, кровяное давление, уровень липидов, контроль глюкозы, вес тела и метаболическую скорость. Мы сосредоточили внимание на исследованиях, посвященных изучению взаимосвязи между изменчивостью и реакцией на лечение, особенно в контексте агонистической терапии рецептора ГЛП-1 и использования систем АИ, основанных на КДП. Результаты: Повышение изменчивости параметров метаболизма постоянно предсказывает неблагоприятные последствия, такие, как сердечно-сосудистые явления, смертность и прогрессирование заболеваний. Изменчивость сердечных сердечных сердечных сердечных сердечных сердечников свидетельствует о связи U-образной формы с результатами, в то время как изменчивость кровяного давления, липидов и глюкозы демонстрирует преимущественно линейные связи с риском. Изменчивость веса тела связана с когнитивным снижением и повышением риска сердечно-сосудистых осложнений. Кроме того, генетические полиморфизмы и фоновые метаболические профили могут влиять на реакцию на агонисты рецептора GLP-1. Основанные на CDP платформы AI успешно повысили терапевтические результаты в таких условиях, как сердечная недостаточность, рак и множественный склероз, используя биологическую изменчивость, а не подавляя ее. Резюме: Идентификация сигнатур метаболической изменчивости позволяет получить ценные прогнозы для индивидуализации терапии с агонистами-рецептором GLP-1. Системы искусственного интеллекта, основанные на схемах клинических данных, которые включают эти различия, представляют собой значительный сдвиг в сторону динамических и индивидуализированных подходов к лечению. Это может повысить терапевтическую эффективность и помочь противодействовать лекарственной резистентности при хронических метаболических расстройствах, потенциально улучшая реакцию на лечение на основе ГЛП-1.