التعلم العميق لتحليل دهون النخاع العظمي: إنجازات من تحليلات واسعة النطاق الأخيرة في بنك المملكة المتحدة الحيوي

يعتبر نسيج الدهون في النخاع العظمي (BMAT) مستودعاً مهماً للدهون له أدوار هيكلية ودموية وأيضية متميزة. يزيد مع تقدم العمر، وهشاشة العظام، والأمراض الأيضية، والسرطان، ويظهر كعلامة بيولوجية لخطر الكسور. اعتمدت قياسات دهون النخاع العظمي (BMA) على التصوير بالرنين المغناطيسي، طيف بروتون، التصوير المحوسب، أو وعلم الأنسجة، لكن الدراسات واسعة النطاق كانت محدودة لأنها تتطلب تحليلاً كثيف العمل. يتيح التعلم العميق (DL) الآن قياس BMA بشكل آلي وقابل للتوسع، مع تحقيق أكبر تقدم في التصوير بالرنين المغناطيسي. تسلط هذه المراجعة الضوء على التقدمات الأخيرة. تم تطبيق نماذج DL، وخاصة U-Nets، على بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي من بنك المملكة المتحدة الحيوي، مما يسمح بقياس نسبة الدهون في العظام (BMFF) أو تقدير BMA القحفي في عشرات الآلاف من المشاركين. كشفت هذه الإنجازات عن ارتباطات قوية بين BMA والعمر، والجنس، والعرق، وكثافة المعادن في العظام، والدهون، وخصائص الأيض، مع الكشف عن أنماط محددة للمواقع. عرّفت دراسات الارتباط على مستوى الجينوم لـBMFF وBMA القحفي معماريتها الوراثية، وحددت مئات المواضع الغنية بالمسارات في إشارة الاستروجين، وتكوين الدهون، وإعادة تشكيل الهيكل العظمي. تظهر دراسات الارتباط على مستوى الظاهرة روابط بين تغير BMFF وهشاشة العظام، والكسور، ومرض السكري من النوع الثاني، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وظروف أخرى متنوعة، مع تقديم العشوائية المندلية أول دليل سببي على أن زيادة BMFF الفخذي تساهم في هشاشة العظام. على الرغم من النجاحات، تبقى التحديات قائمة، بما في ذلك توسيع التحليلات لتشمل الأنساب غير الأوروبية والتحقق من صحة تدفقات DL في البيئات السريرية. بشكل جماعي، أثبت قياس BMA المعزز بالتعلم العميق أن BMAT هو مستودع دهون ذو صلة سريرياً وقابل للتعامل الجيني، ويوفر فرصاً جديدة للمعرفة الميكانيكية، وتوقع المخاطر، واستهداف العلاجات في الأمراض العضلية الهيكلية والأيضية وأمراض أخرى.