Nová zjištění v oblasti diagnostiky chronických onemocnění prostřednictvím krevních testů a umělé inteligence
Společnost Curve Biosciences, sídlící v Kalifornii, vyvíjí diagnostické nástroje založené na umělé inteligenci (AI), které mají za cíl včasnější a přesnější detekci signálů onemocnění specifických orgánů. Využívá k tomu koncept nazvaný Whole-Body Intelligence. Základem přístupu je myšlenka, že krev neslouží pouze jako okamžitý obraz stavu těla, ale představuje průběžný záznam o procesech stárnutí organismu.
V oblasti geroscience jsou stavy jako jaterní cirhóza stále častěji vnímány nikoli jako izolované selhání jednoho orgánu, nýbrž jako důsledek dlouhodobého biologického stresu. Mezi tyto faktory patří fibróza, hromadění senescentních buněk a chronický zánět. Tyto procesy, souhrnně označované jako „inflammaging,“ se v konečné fázi projevují jako klinické onemocnění. Cirhóza v tomto kontextu není náhlou událostí, ale pomalou akumulací poškození, které se nakonec stane viditelným.
Přístup společnosti Curve Biosciences vychází z premisy, že krev obsahuje molekulární stopy z celého těla, včetně časných známek stresu orgánů. Pro dekódování těchto informací společnost využívá vlastní nástroj Whole-Body Atlas, což je pečlivě sestavený soubor dat tkáňových vzorků, reprezentujících různé orgány a stavy onemocnění. Tento atlas slouží jako biologická referenční mapa, kde každý orgán má svůj specifický molekulární „otisk“.
AI modely, trénované na tomto atlasu, analyzují fragmenty cirkulující DNA nalezené v krvi. Tyto fragmenty nesou epigenetické signály – chemické markery, které odrážejí, jak jsou geny v různých částech těla aktivovány či deaktivovány. Společnost přirovnává tento proces k předpovídání počasí, kdy se místo jediného měření teploměru snaží interpretovat atmosférické vzorce pro předpověď dění v celém klimatickém systému. Výsledkem jsou Whole-Body Blood Tests, jejichž cílem je přeložit tyto komplexní signály do prakticky využitelných informací o zdraví orgánů a progresi onemocnění.
Důležitým milníkem, který společnost Curve Biosciences oznámila, je přijetí jejího výzkumu základního genomického AI modelu na konferenci International Conference on Learning Representations (ICLR), konané ve dnech 23. až 27. dubna 2026. ICLR je vysoce selektivní platforma v oblasti strojového učení. Práce společnosti se nachází na rostoucí hranici vnímání DNA nejen jako kódu, ale jako jazyka, který může být modelován, vkládán a interpretován systémy umělé inteligence. Výzkum se zaměřuje na to, jak mohou být velké genomické modely kontinuálně trénovány pomocí dat z Whole-Body Atlas. Modely se časem učí rozpoznávat vzorce metylace – epigenetické modifikace – přímo z DNA sekvencí. Jednoduše řečeno, AI se učí „slyšet“ biologické signály, které jsou pro tradiční klinické nástroje obvykle příliš jemné nebo složité k detekci.
Kromě výpočetních prací zveřejnila Curve Biosciences také výsledky z rozsáhlé multicentrické klinické studie zaměřené na jaterní cirhózu, stav, který je v klinické praxi stále obtížné včas a důsledně monitorovat. Studie zahrnovala 1 482 pacientů z 23 klinických pracovišť, což z ní činí jeden z největších souborů dat z reálného světa, použitých pro tento typ AI-řízené krevní analýzy.
Pracovní postup byl následující: Vzorky krve pacientů byly analyzovány pomocí Whole-Body Blood Tests, a následně použity k trénování a hodnocení AI systému společnosti Curve. Model byl nejprve trénován na datech od 885 pacientů a poté testován na zcela zaslepeném souboru 597 pacientů. Společnost uvádí vysokou účinnost v této nezávislé validační skupině, zejména při identifikaci progrese onemocnění – což je jeden z klinicky nejvýznamnějších problémů v léčbě cirhózy.
Současné standardní monitorování se často opírá o ultrazvukové zobrazování a krevní testy založené na proteinech. Tyto nástroje jsou sice užitečné, ale mohou být nekonzistentní a nemusí zachytit časnou nebo jemnou progresi onemocnění. Systém společnosti Curve se místo toho snaží odfiltrovat širší biologický šum a izolovat signály, které odrážejí pokles funkce specifických orgánů.
Doktor Ritish Patnaik, generální ředitel a spoluzakladatel společnosti Curve Biosciences, uvedl, že pacienti s cirhózou čelí roztříštěným a neefektivním přístupům k monitorování, což vede k nízké adherenci a promarněným příležitostem k včasné detekci progrese onemocnění. Tato studie, jak dodal, ukazuje, jak může Whole-Body Intelligence transformovat monitorování chronického onemocnění jater a umožnit dřívější detekci progrese onemocnění a přesnější klinické rozhodování.
Z hlediska dlouhověkosti je jaterní cirhóza ilustrativním příkladem. Nejedná se pouze o onemocnění jater, ale často jde o viditelný konečný stav dlouhodobé zánětlivé zátěže v celém systému. Zde se stává spojení s geroscience zřetelnějším. Fibróza, senescence a chronický zánět jsou stále více vnímány jako sdílené biologické faktory stárnutí napříč více orgány. Játra se pak stávají jedním z prvních míst, kde se tato kumulativní poškození stávají klinicky zřejmými.
Doktor Amit Singal, hlavní lékařský ředitel společnosti Curve Biosciences a vedoucí hepatologie na University of Texas Southwestern Medical Center, potvrdil, že tato zjištění potvrzují přístup kombinující biologická data s vysokým rozlišením a pokročilou AI k odhalení klinicky významných signálů z krve. Přesnější a neinvazivní monitorovací nástroj má potenciál zlepšit výsledky identifikací progrese onemocnění v časnějším stadiu, kdy jsou intervence nejúčinnější.
Společnost Curve se nyní připravuje na publikaci svých zjištění v recenzovaných časopisech a postupuje směrem k regulatorním a úhradovým cestám pro svůj test monitorování jaterní cirhózy. Celkově se rýsuje posun od diagnostiky zaměřené na jednotlivé orgány k biologické interpretaci celého systému. Pokud se tento směr potvrdí, změní to vnímání stárnutí a nemocí. Namísto čekání na selhání orgánů v izolaci začínáme číst tělo jako neustále aktualizovaný systém, ve kterém včasné zánětlivé a fibrotické změny již nejsou neviditelné. V tomto smyslu se věda o dlouhověkosti snaží prodloužit období, během kterého je úpadek těla detekovatelný, srozumitelný a, což je zásadní, intervenovatelný. Tvrzení společnosti Curve Biosciences spočívá v tom, že krev, správně dekódovaná, tyto informace již obsahuje. Výzvou je naučit se je číst dříve, než se stanou v těle zřejmými.