Kao сообщает о новом методе с использованием технологии искусственного интеллекта для мониторинга поверхностных липидов кожи (SSL) и их рибонуклеиновой кислоты (РНК), который может точно прогнозировать постоянно меняющиеся состояния кожи.
Учёные Као ранее обнаружили присутствие РНК человека в кожном сале и разработали технологию мониторинга SSL-РНК для всестороннего анализа этой РНК. Затем исследователи определили, что SSL-РНК связана с симптомами атопического дерматита у взрослых и маленьких детей. Более того, паттерны экспрессии РНК меняются изо дня в день в зависимости от состояния здоровья и окружающей среды. Таким образом, в Као начали изучать связи между кожными заболеваниями и экспрессией SSL-РНК.На данном этапе исследования Као интересовало, предоставляет ли SSL-РНК информацию о периодических биологических и возрастных изменениях кожи. Также было рассмотрено, какие признаки можно предсказать с помощью одного образца SSL-РНК.
Были проанализированы образцы SSL-РНК от 38 женщин в возрасте от 20 до 45 лет на различных стадиях их менструального цикла (фолликулярного, лютеинового и менструального). Это исследование показало, что паттерны экспрессии SSL-РНК варьировались в зависимости от стадии менструального цикла.
Кроме того, были проанализированы образцы SSL-РНК от 134 женщин в возрасте от 20 до 59 лет, что позволило определить, что паттерны экспрессии SSL-РНК изменяются с возрастом.
Затем в Као разработали прогностическую модель для 99 признаков состояния кожи и тела на основе исследования 134 женщин. Учёные собрали у них образцы SSL-РНК, и физические характеристики кожи были количественно определены с использованием инструментов, визуальной оценки и количественных данных компонентов кожи.
Команда использовала искусственный интеллект для изучения закономерностей корреляции между экспрессией SSL-РНК, информацией о возрасте и измеренными данными примерно 90% этих женщин. После этого на основе полученной информации искусственный интеллект был использован для прогнозирования состояния кожи примерно у 10% женщин. Результаты показали, что 86 признаков состояния кожи и тела, включая уровень влажности, прозрачность кожи (оценивается визуально) и гликозилирование белков рогового слоя, можно предсказать с высокой точностью на основе экспрессии SSL-РНК и возраста.
Исследователи пришли к выводу, что метод SSL-РНК может точно визуализировать различные аспекты состояния кожи в режиме реального времени на основе одного образца кожного сала. Као использует эту технику в сотрудничестве с Preferred Networks Inc. (PFN) для разработки алгоритма прогнозирования состояний кожи с использованием технологии искусственного интеллекта PFN с целью разработки индивидуальных консультаций по красоте и продуктов по уходу за кожей.
Источник: Kao Predicts 86 Changes in Skin with Age, Menstrual Cycle and More
Тэги: Kao уход за кожей химия и биология цифровые технологии
