Nu avem încă un leac pentru boala Alzheimer, dar descoperirea ei devreme înseamnă că putem lua pregătiri și poate chiar măsuri preventive.
Noile modele de inteligență artificială (AI) ar putea oferi în curând o avertizare timpurie pentru persoanele despre care se așteaptă să dezvolte simptome ale afecțiunii cu ani înainte ca acestea să apară.
O echipă de la Universitatea din California, San Francisco (UCSF) și Universitatea Stanford a solicitat să participe Învățare automată Prin mai mult de 5 milioane de dosare de sănătate, AI este antrenat să detecteze modele care leagă Alzheimer de alte afecțiuni.
Sistemul rezultat nu este perfect, dar atunci când a fost testat pe înregistrările persoanelor despre care se știe că au dezvoltat mai târziu Alzheimer, IA a fost capabilă să prezică cu exactitate progresia bolii în 72% din timp, cu până la șapte ani mai devreme, în unele cazuri.
Puterea predictivă a sistemului AI provine din capacitatea sa de a combina analizele mai multor tipuri diferite de riscuri pentru a calcula probabilitatea de a dezvolta boala Alzheimer. Rezultatele ne-ar putea spune mai multe despre cauzele bolii, precum și despre cine poate fi susceptibil la aceasta.
„Acesta este un prim pas către utilizarea inteligenței artificiale în datele clinice de rutină, nu numai pentru a identifica riscurile cât mai devreme posibil, ci și pentru a înțelege biologia din spatele lor.” El spune Bioinginer Alice Tang, de la Universitatea din California, San Francisco.
Modelul a detectat o serie de afecțiuni care pot fi utilizate pentru a calcula riscul de a dezvolta boala Alzheimer, inclusiv: Hipertensiune arterială, colesterol ridicat, deficiență de vitamina D și depresie. Disfuncția erectilă și mărirea prostatei au fost, de asemenea, factori importanți la bărbați Osteoporoza (Tulburare scheletică) importantă pentru femei.
Acest lucru nu înseamnă că persoanele cu aceste probleme de sănătate vor dezvolta demență, dar analiza AI le cântărește pe fiecare dintre ele ca o predicție care merită luată în considerare. Se speră că același tip de abordare a învățării automate poate identifica într-o zi factorii de risc pentru alte boli greu de diagnosticat.
„Combinația de boli este cea care permite modelului nostru să prezică debutul bolii Alzheimer.” El spune Tang. „Descoperirea noastră că osteoporoza este un factor predictiv pentru femei evidențiază interacțiunea biologică dintre sănătatea oaselor și riscul de demență.”
Cercetătorii au investigat, de asemenea, biologia din spatele unora dintre legăturile identificate. S-a găsit o asociere între osteoporoză și boala Alzheimer la femei și o variantă a genei MS4A6A, oferind noi oportunități de a studia dezvoltarea tulburării.
„Acesta este un exemplu excelent al modului în care datele despre pacienți pot fi valorificate prin învățarea automată pentru a prezice care pacienți sunt cei mai expuși riscului de a dezvolta boala Alzheimer, precum și pentru a înțelege cauzele.” El spune Marina Sirota, om de știință în domeniul sănătății computaționale la Universitatea din California, San Francisco.
Cercetarea a fost publicată în Natură îmbătrânită.
„Organizator. Scriitor general. Prieten al animalelor de pretutindeni. Specialist în cultură pop. Expert în internet amator. Explorator.”