U potrazi za lijekom protiv Alchajmerove bolesti, rani otkrivanje je postalo ključni faktor u određivanju efikasnih tretmana i preventivnih mjera. Nedavni proboji u području umjetne inteligencije (AI) pružaju nadu za identifikaciju osoba s rizikom od razvoja simptoma Alchajmerove bolesti godinama prije njihovog manifestiranja.
Zajednički napor između Sveučilišta u Kaliforniji, u San Franciscu (UCSF) i Stanford University koristio je tehnike strojnog učenja kako bi analizirao preko 5 milijuna zdravstvenih kartona. Identificirajući obrasce koji povezuju Alchajmerovu bolest s drugim medicinskim stanjima, AI modeli koje je razvila ekipa pokazali su se obećavajućima za rano otkrivanje.
Iako nisu nepogrešivi, AI sustav je pokazao značajnu prediktivnu moć tijekom testiranja. Kada je primijenjen na zapisima osoba koje su kasnije razvile Alchajmerovu bolest, AI je točno predvidio njezin početak u 72% slučajeva. Značajno je da su u nekim slučajevima predviđanja napravljena i do sedam godina unaprijed.
Za razliku od tradicionalnih dijagnostičkih metoda, AI sustav koristi višestrani pristup obuhvaćajući različite faktore rizika za izračunavanje vjerojatnosti razvoja Alchajmerove bolesti. Ovaj novi pristup ne samo da pomaže u otkrivanju ranih znakova bolesti već također doprinosi našem razumijevanju njezine temeljne biologije.
“Predstavlja revolucionarnu primjenu AI tehnologije s rutinskim kliničkim podacima, omogućujući nam identifikaciju faktora rizika što je prije moguće i stjecanje uvida u biološke mehanizme koji su u igri,” objašnjava biomedicinski inženjer Alice Tang s UCSF-a.
Analiza AI-a identificirala je nekoliko stanja kao potencijalne predikatore rizika od Alchajmerove bolesti, uključujući visoki krvni tlak, visoki kolesterol, nedostatak vitamina D i depresiju. Značajno je da su erektilna disfunkcija i povećana prostata značajni faktori rizika kod muškaraca, dok su žene s osteoporozom pokazale povišenu osjetljivost.
Važno je napomenuti da prisutnost ovih zdravstvenih problema ne jamči razvoj demencije. Međutim, AI modeli prepoznaju ih kao indikatore koji vrijedi uzeti u obzir. Potencijal ovog pristupa strojnog učenja proteže se izvan Alchajmera, s očekivanjem budućih primjena u identifikaciji faktora rizika za druge poznate teško dijagnosticirane bolesti.
Tang ističe: “Upit je u kombinaciji ovih bolesti što čini temelj našeg prediktivnog modela za početak Alchajmerove bolesti. Otkriće osteoporoze kao značajnog faktora kod žena naglašava intrigantnu povezanost između zdravlja kostiju i rizika od demencije.”
Osim pružanja mogućnosti za rano otkrivanje, istraživački tim je istražio biološke mehanizme iza identificiranih veza. Pronašli su zanimljivu povezanost između osteoporoze, Alchajmerove bolesti kod žena i specifične genske varijante poznate kao MS4A6A. Ovi rezultati otvaraju put za daljnja istraživanja kako bi se bolje razumjelo nastajanje poremećaja.
Marina Sirota, znanstvenica za računalno zdravlje na UCSF-u, hvali studiju, izjavljujući: “Ovo istraživanje ilustrira kako AI može iskoristiti podatke pacijenata kako bi predvidio vjerojatnost razvoja Alchajmerove bolesti, dok istovremeno baca svjetlo na temeljne faktore koji pridonose bolesti.”
Otkrića ovog revolucionarnog istraživanja objavljena su u Nature Aging, bacajući optimistično svjetlo na budućnost otkrivanja i razumijevanja Alchajmerove bolesti.
Često postavljana pitanja (FAQ)
1. Što je Alchajmerova bolest?
Alchajmerova bolest je progresivni neurodegenerativni poremećaj koji se prvenstveno manifestira na pamćenje, kognitivne funkcije i ponašanje. Najčešći je uzrok demencije.
2. Kako rano otkrivanje Alchajmerove bolesti može koristiti pacijentima?
Rano otkrivanje Alchajmerove bolesti pruža priliku ljudima da se pripreme i primijene preventivne mjere. Omogućuje bolje upravljanje simptomima, pristup potencijalnim tretmanima i sudjelovanje u kliničkim ispitivanjima usmjerenima na pronalazak lijeka.
3. Kako su AI modeli doprinijeli ranom otkrivanju Alchajmerove bolesti?
AI modeli koje su razvile Sveučilište u Kaliforniji, San Francisco i Stanford University analizirali su milijune zdravstvenih kartona, identificirajući obrasce koji povezuju Alchajmerovu bolest s drugim stanjima. Razmatrajući više faktora rizika, AI je točno predvidio razvoj Alchajmerove bolesti u 72% slučajeva, do sedam godina unaprijed.
4. Koji su neki od faktora rizika povezanih s Alchajmerovom bolešću?
Analiza AI-a identificirala je nekoliko faktora rizika, uključujući visoki krvni tlak, visoki kolesterol, nedostatak vitamina D, depresiju, erektilnu disfunkciju, povećanu prostatu (kod muškaraca) i osteoporozu (kod žena).
5. Jamči li prisutnost ovih faktora rizika razvoj Alchajmerove bolesti?
Ne, prisutnost ovih faktora rizika ne jamči razvoj Alchajmerove bolesti. Oni služe kao potencijalni indikatori koji pomažu u procjeni osjetljivosti pojedinca na to stanje.
6. Mogu li AI modeli biti korišteni za identifikaciju faktora rizika za druge bolesti?
Da, pristup strojnog učenja koji je korišten u ovom istraživanju ima potencijal identificirati faktore rizika za druge teško dijagnosticirane bolesti. Proučavanjem velikih skupova podataka i otkrivanjem uzoraka, AI ima mogućnost pružiti vrijedne uvide u različita medicinska stanja.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com