Oamenii de știință de la Cambridge au dezvoltat un instrument inteligent artificial capabil să prezică în patru cazuri din cinci dacă persoanele cu semne precoce de demență vor rămâne stabile sau vor dezvolta boala Alzheimer.
"Am creat un instrument care este mult mai sensibil decât abordările actuale în prezicerea dacă cineva va progresa de la simptome ușoare la Alzheimer", a spus prof. Zoe Kourtzi.
Echipa spune că această nouă abordare ar putea reduce necesitatea testelor diagnostice invazive și costisitoare, îmbunătățind în același timp rezultatele tratamentului timpuriu, când intervențiile precum schimbările de stil de viață sau noile medicamente pot avea șansa de a funcționa cel mai bine.
Provocarea globală a demenței
Demența reprezintă o provocare semnificativă pentru sănătatea globală, afectând peste 55 de milioane de oameni la nivel mondial, cu un cost anual estimat la 820 de miliarde de dolari. Numărul de cazuri este de așteptat să se tripleze în următorii 50 de ani.
Vezi și: Sucul de sfeclă, impact asupra tensiunii arteriale. Protejează inima
Importanța detectării precoce a bolii Alzheimer
Principala cauză a demenței este boala Alzheimer, care reprezintă 60-80% din cazuri. Detectarea precoce este crucială, deoarece tratamentele sunt cel mai probabil eficiente în această etapă, totuși diagnosticul și prognosticul precoce al demenței pot să nu fie precise fără utilizarea testelor invazive sau costisitoare, cum ar fi scanările tomografiei cu emisie de pozitroni (PET) sau puncțiile lombare, care nu sunt disponibile în toate clinicile de memorie.
Ca rezultat, până la o treime dintre pacienți pot fi diagnosticați greșit și alții diagnosticați prea târziu pentru ca tratamentul să fie eficient.
Dezvoltarea unui model de învățare automată
O echipă condusă de oameni de știință de la Departamentul de Psihologie al Universității din Cambridge a dezvoltat un model de învățare automată capabil să prezică dacă și cât de rapid o persoană cu probleme ușoare de memorie și gândire va progresa la dezvoltarea bolii Alzheimer. Într-o cercetare publicată în eClinical Medicine, ei arată că este mai precis decât instrumentele diagnostice clinice actuale.
Pentru a construi modelul lor, cercetătorii au utilizat date de pacienți colectate în mod obișnuit, neinvazive și cu costuri reduse - teste cognitive și scanări MRI structurale care arată atrofia materiei cenușii - de la peste 400 de persoane care au făcut parte dintr-o cohortă de cercetare în SUA.
Apoi au testat modelul folosind date reale de la alți 600 de participanți din cohorta din SUA și - important - date longitudinale de la 900 de persoane din clinici de memorie din Marea Britanie și Singapore.
Rezultatele algoritmului
Algoritmul a fost capabil să facă distincția între persoanele cu deficiență cognitivă ușoară stabilă și cele care au progresat către boala Alzheimer într-o perioadă de trei ani. A fost capabil să identifice corect persoanele care au dezvoltat Alzheimer în 82% din cazuri și să identifice corect cele care nu au dezvoltat boala în 81% din cazuri, folosind doar teste cognitive și o scanare RMN, potrivit studiului publicat în Science Direct.
Precizia algoritmului
Algoritmul a fost de aproximativ trei ori mai precis în prezicerea progresiei către Alzheimer decât standardul actual de îngrijire; adică markerii clinici standard (cum ar fi atrofia materiei cenușii sau scorurile cognitive) sau diagnosticul clinic. Acest lucru arată că modelul ar putea reduce semnificativ diagnosticările greșite.
Demență - FOTO: Freepik@tigerjira
Stratificarea persoanelor cu boala Alzheimer
Modelul a permis, de asemenea, cercetătorilor să stratifice persoanele cu boala Alzheimer folosind date de la prima vizită a fiecărei persoane la clinica de memorie în trei grupuri: cei ale căror simptome vor rămâne stabile (aproximativ 50% din participanți), cei care vor progresa lent către Alzheimer (aproximativ 35%) și cei care vor progresa mai rapid (restul de 15%).
Aceste predicții au fost validate prin examinarea datelor de urmărire pe parcursul a 6 ani. Acest lucru este important deoarece ar putea ajuta la identificarea persoanelor într-o etapă suficient de timpurie încât să poată beneficia de noi tratamente, identificând în același timp persoanele care necesită monitorizare atentă deoarece condiția lor este probabil să se deterioreze rapid.
Important, cei 50% de oameni care au simptome precum pierderea memoriei, dar rămân stabili, ar fi mai bine direcționați către o altă cale clinică, deoarece simptomele lor pot fi datorate altor cauze decât demența, cum ar fi anxietatea sau depresia.
Declarații ale cercetătorilor
"Am creat un instrument care, deși folosește doar date din teste cognitive și scanări RMN, este mult mai sensibil decât abordările actuale în prezicerea dacă cineva va progresa de la simptome ușoare la Alzheimer - și dacă da, dacă acest progres va fi rapid sau lent.
Acesta are potențialul de a îmbunătăți semnificativ bunăstarea pacienților, arătându-ne care persoane necesită cea mai mare îngrijire, eliminând în același timp anxietatea pentru acei pacienți pe care îi prezicem că vor rămâne stabili. Într-un moment de presiune intensă asupra resurselor de sănătate, acest lucru va ajuta, de asemenea, la eliminarea necesității testelor diagnostice invazive și costisitoare inutile", a spus profesorul Zoe Kourtzi de la Departamentul de Psihologie al Universității din Cambridge.
"Problemele de memorie sunt comune pe măsură ce îmbătrânim. În clinică, văd cum incertitudinea dacă acestea ar putea fi primele semne ale demenței poate cauza multă îngrijorare pentru oameni și familiile lor, precum și frustrare pentru medici care ar prefera să ofere răspunsuri definitive.
Faptul că am putea reduce această incertitudine cu informațiile pe care deja le avem este incitant și este probabil să devină și mai important pe măsură ce apar noi tratamente", a spus și dr. Ben Underwood, Consultant Onorific Psihiatru la CPFT și profesor asistent la Departamentul de Psihiatrie, Universitatea din Cambridge.
"Modelele AI sunt la fel de bune ca datele pe care sunt antrenate. Pentru a ne asigura că al nostru are potențialul de a fi adoptat într-un context de sănătate, l-am antrenat și testat pe date colectate în mod obișnuit nu doar din cohorte de cercetare, ci și de la pacienți din clinici de memorie reale. Acest lucru arată că va fi generalizabil la un context real", a completat prof. Kourtzi.
Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCMedical și pe Google News
Te-a ajutat acest articol?
Urmărește pagina de Facebook DCMedical și pagina de Instagram DCMedical Doza de Sănătate și accesează mai mult conținut util pentru sănătatea ta, prevenția și tratarea bolilor, măsuri de prim ajutor și sfaturi utile de la medici și pacienți.
