На пути к прецизионной медицине при выборе бариатрической операции

Ожирение — сложное многофакторное хроническое заболевание. Бариатрическая хирургия — безопасный и эффективный метод лечения ожирения и связанных с ним заболеваний. Однако снижение массы тела после операции может существенно различаться у разных пациентов и не поддается полной прогнозируемости, особенно в отдаленном послеоперационном периоде. В этом обзоре представлены и обсуждаются имеющиеся данные о связанных с пациентом и хирургическим вмешательством факторах, которые ранее рассматривались как потенциальные предикторы результатов бариатрической хирургии. Кроме того, проведена критическая оценка имеющихся доказательств относительно факторов, которые можно учитывать при рекомендации и выборе конкретного вида бариатрического вмешательства. Выявлен ряд характеристик пациента, потенциально влияющих на снижение массы тела после бариатрической операции, включая возраст, пол, антропометрические показатели, сопутствующие заболевания, связанные с ожирением, пищевое поведение, генетические особенности, циркулирующие биомаркеры (микроРНК, метаболиты и гормоны), а также психологические и социально-экономические факторы. Однако ни один из этих факторов не обладает достаточной надежностью для использования в качестве предиктора. В целом очевидно, что прежде чем перейти к прецизионной медицине, необходимо лучше понять социально-биологические факторы увеличения массы тела, отсутствия эффекта снижения массы тела и ее повторного набора после бариатрических вмешательств. Модели машинного обучения, учитывающие предоперационные факторы и показатели эффективности конкретных бариатрических вмешательств, позволят точнее выявлять причинно-следственные связи между детерминантами увеличения и снижения массы тела. На этой основе можно будет создать алгоритмы искусственного интеллекта для клинического прогнозирования ответа на бариатрические вмешательства, что в конечном итоге позволит перейти к прецизионной медицине при выборе бариатрической операции.