Формулы для вычисления критериев относительного риска и фи-корреляции в случае болезней i и j.

В своей работе авторы использовали стандартную Международную классификацию болезней. Все статистические данные и окончательные варианты схем ученые выложили в свободный доступ на этом сайте; там же находится специальная форма, введя в которую название болезни можно просмотреть соответствующую ей часть схемы.

На графах, полученных исследователями, болезни находятся в узлах, а ребра представляют собой связи между ними, причем «расстояние» (количество промежуточных узлов) от одной болезни до другой отражает степень их взаимозависимости. Для установления этих соотношений применялись критерии относительного риска RR_ij и фи-корреляции φ_ij (см. рисунок). Показатель относительного риска ориентирован на редко встречающиеся болезни, в то время как значение фи-корреляции больше подходит для оценки связей между общими заболеваниями.

Проанализировав построенные схемы, ученые обнаружили несколько любопытных закономерностей. К примеру, появление у пациентов болезни, связанной со многими другими (представляющей бóльшую опасность для жизни), обычно происходит на фоне развития менее «распространенного» заболевания; следовательно, по положению каждого конкретного человека на схеме можно предсказать, сколько лет он проживет.

Исследователи также отметили выраженную зависимость вида персональной схемы заболеваний от пола и национальной принадлежности человека.

«У всякой болезни может быть множество причин, поэтому расхождения в связях между болезнями, отмечаемые в разных популяциях, позволят нам выделить причины, наиболее характерные для конкретных популяций», - сказал Сезар Идальго (César Hidalgo) из Гарвардского университета в интервью сайту PhysOrg. В будущем, как полагают авторы, созданные ими схемы будут применяться в повседневной медицинской практике: скажем, при проведении обследования врач сможет получить информацию обо всех заболеваниях пациента, связанных с ними болезнях и - в перспективе - наборе генов, ответственных за их развитие. Кроме того, ученые надеются заинтересовать результатами своих исследований представителей фармацевтических компаний.

Полная версия отчета опубликована в журнале PLoS Computational Biology.

Подготовлено по материалам PhysOrg.