Naujos dirbtinio intelekto (AI) modelis gali revoliucionuoti Alzheimerio ligos ankstyvą aptikimą
Siekiant rasti gydymą Alzheimerio ligai, ankstyvas aptikimas iškilo kaip svarbus veiksnys, nulemiantis veiksmingus gydymo metodus ir prevencines priemones. Neseniai įspūdingi pažangos laimėjimai dirbtinės intelektos (AI) srityje suteikia vilties nustatyti žmones, kurie rizikuoja plėtoti Alzheimerio ligos simptomus metų prieš jų pasireiškimą.
Kolaboracinis pastangas tarp Kalifornijos, San Francisko universiteto (UCSF) ir Stenfordo universiteto išnaudojo mašininio mokymosi technikas analizuoti daugiau nei 5 mln. sveikatos ženklų. Nustatęs ryšius, jungiančius Alzheimerio ligą su kitomis medicininėmis būklemis, komandos sukurtais AI modeliais rodo pažadą ankstyvam aptikimui.
Nors tai nėra neišvengiamai tikslu, AI sistema bandymų metu įrodė svarbų numatymo galios rodiklį. Taikant juos asmenims, kurie vėliau sirgo Alzheimerio liga, AI tiksliai numatė jos atsiradimą 72% atvejų. Nepaprastai, kai kuriuose atveju prognozės buvo padarytos net iki septynerių metų anksčiau.
Skirtingai nei tradiciniai diagnostikos metodai, AI sistema naudoja daugiasluoksnį požiūrį, apimančią įvairius rizikos veiksnius, siekdama apskaičiuoti Alzheimerio vystymosi tikimybę. Šis naujoviškas metodas ne tik padeda nustatyti ligos ankstyvuosius požymius, bet ir prisideda prie mūsų supratimo apie jos pagrindinę biologiją.
„Tai reiškia revoliucinį AI technologijos naudojimą su įprastiniu klinikiniu duomenų naudojimu, leidžiantį mums kuo anksčiau nustatyti rizikos veiksnius ir įgyti įžvalgų apie vykstančias biologines mechanizmus”, paaiškina biotechnologų Alice Tang iš UCSF.
AI analizė atpažino keletą būklių kaip galimus Alzheimerio rizikos rodiklius, įskaitant didelį kraujospūdį, didelį cholesterolį, vitamino D trūkumą ir depresiją. Ypatingai, erektilinė disfunkcija ir padidėjusi prostata buvo reikšmingi vyrams rizikos veiksniai, tuo tarpu moterys su osteoporoze rodė padidėjusią pažeidžiamumą.
Svarbu paminėti, kad šių sveikatos problemų buvimas neatmeta demencijos plėtros galimybės. Tačiau AI modeliai juos atpažįsta kaip verta apsvarstyti rodiklius. Šio mašininio mokymosi metodo potencialas nėra ribotas tik Alzheimerio ligai, lūkesčiai yra identifikuoti rizikos veiksnius kitoms gana sunkiai diagnozuotiems susirgimams ateityje.
Tang pabrėžia: „Būtent šių ligų derinys sudaro pagrindą mūsų prognostiniam modeliui dėl Alzheimerio liga. Osteoporozės kaip svarbaus veiksnio moterims atradimas pabrėžia įdomų ryšį tarp kaulų sveikatos ir demencijos rizikos.”
Be ankstyvo aptikimo galimybių, tyrėjų komanda gilinosi į išaiškintus ryšius esančias biologines mechanizmus. Jie aptiko stiprią ryšį tarp osteoporozės, moterų Alzheimerio ligos bei konkrečios genų variacijos, vadinamos MS4A6A. Šie atradimai atveria kelią tolimesnėms tyrimams siekiant geriau suprasti sutrikimo vystymąsi.
Marina Sirota, kompiuterinės sveikatos mokslininkė iš UCSF, giria studiją, teigdama: „Šis tyrimas iliustruoja, kaip AI gali pasinaudoti paciento duomenimis, prognozuodama Alzheimerio plėtros tikimybę, tuo pačiu paaiškindama ligos prisidedančius veiksnius.”
Šio revoliucinio tyrimo rezultatai buvo paskelbti žurnale Nature Aging, šviečiantys ateities suvokimą Alzheimerio aptikimo ir supratimo srityje.
**Dažnai Užduodami Klausimai (DUK)**
1. Kas yra Alzheimerio liga?
Alzheimerio liga yra progresuojanti neurodegeneracinė liga, kuri pagrindiniaiems paveiktų atminties, kognityvinių funkcijų ir elgesio požymiams. Tai yra dažniausia demencijos priežastis.
2. Kaip ankstyvas Alzheimerio ligos aptikimas gali naudoti pacientams?
Ankstyvas Alzheimerio ligos aptikimas suteikia galimybę asmenims pasiruošti ir įgyvendinti prevencines priemones. Tai leidžia geriau valdyti simptomus, gauti galimą gydymą ir dalyvauti klinikiniuose tyrimuose, skirtuose ieškant gydymo.
3. Kaip AI modeliai prisidėjo prie ankstyvo Alzheimerio ligos aptikimo?
Kalifornijos, San Francisko universiteto ir Stenfordo universiteto sukurti AI modeliai analizavo milijonus sveikatos įrašų, nustatydami ryšius, jungiančius Alzheimerio ligą su kitomis sąlygomis. Apsvarstę daugelį rizikos veiksnių, AI tiksliai prognozavo Alzheimerio vystymąsi 72% atvejų, net iki septynerių metų iš anksto.
4. Kokie yra kai kurie su Alzheimerio liga susiję rizikos veiksniai?
AI analizė nustatė keletą rizikos veiksnių, įskaitant didelį kraujospūdį, didelį cholesterolį, vitamino D trūkumą, depresiją, erektilinę disfunkciją, padidėjusią prostatą (vyrams) ir osteoporozę (moterys).
5. Ar šie rizikos veiksniai garantuoja Alzheimerio ligos vystymąsi?
Ne, šių rizikos veiksnių buvimas neužtikrina Alzheimerio ligos vystymosi. Jie veikia kaip potencialūs rodikliai, padedantys įvertinti asmenybės pažeidžiamumą.
6. Ar AI modeliai gali būti naudojami identifikuoti rizikos veiksnius kitoms ligoms?
Taip, šiame tyrime taikomas mašininio mokymosi metodas turi potencialą nustatyti rizikos veiksnius kitoms sunkiai diagnozuotiems ligoms. Išnagrinėdami didelius duomenų rinkinius ir atpažindami modelius, AI gali suteikti vertingų įžvalgų į įvairias medicinos būklės.
Šaltiniai:
– Kalifornijos, San Francisko universitetas (UCSF): www.ucsf.edu
– Stenfordo universitetas: www.stanford.edu
– Nature Aging: www.nature.com/nataging
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar