Notice: Undefined property: stdClass::$video in /var/www/f04-2024.slobodnadalmacija.hr/web/components/com_ocm/models/item.php on line 775

Notice: Undefined property: stdClass::$video in /var/www/f04-2024.slobodnadalmacija.hr/web/components/com_ocm/models/item.php on line 775
StoryEditorOCM
ZdravljeSTUDIJA

Umjetna inteligencija pomaže: krvni test mogao bi predvidjeti Parkinsonovu bolest 7 godina prije prvih simptoma

Piše HINA
20. lipnja 2024. - 07:00
Stručnjaci sugeriraju da bi s daljnjim istraživanjem ovaj test mogao potencijalno razlikovati Parkinsonovu bolest od drugih stanja koja imaju neke rane sličnostiShutterstock

Jednostavan krvni test mogao bi predvidjeti Parkinsonovu bolest sedam godina prije nego što se simptomi pojave, označavajući "veliki korak naprijed" u dijagnostici te bolesti.

Istraživači vjeruju da bi rano predviđanje i dijagnoza pomogli u nalaženju terapija koje bi mogle usporiti ili zaustaviti Parkinsonovu bolest.

Test koristi umjetnu inteligenciju (AI) za predviđanje bolesti, koja je uzrokovana odumiranjem živčanih stanica u dijelu mozga koji kontrolira kretanje.

Kada ove živčane stanice odumru ili budu oštećene, gube sposobnost stvaranja kemikalije koja se zove dopamin.

Oboljeli od Parkinsonove bolesti trenutno se liječe nadomjesnom terapijom dopaminom nakon što su već razvili simptome, poput tremora ili usporenog kretanja.

image
Shutterstock

Smatra se da bi rana dijagnoza i liječenje pomogli u zaštiti moždanih stanica koje proizvode dopamin.

"Određivanjem osam proteina u krvi možemo identificirati potencijalnu Parkinsonovu bolest kod pacijenata nekoliko godina ranije", rekao je suautor studije dr. Michael Bartl, iz Sveučilišnog medicinskog centra Goettingen i bolnice Paracelsus-Elena u Kasselu, zajedno s dr. Jenny Hallqvist, s UCL-ovog Instituta za neurologiju.

"To znači da bi se terapije lijekovima potencijalno mogle dati u ranijoj fazi, što bi moglo usporiti napredovanje bolesti ili čak spriječiti da se ona pojavi."

Profesor David Dexter, direktor istraživanja u Parkinson‘s UK - britanskoj organizaciji za istraživanje i potporu oboljelima od te bolesti, rekao je: "Ovo istraživanje, koje sufinancira Parkinson‘s UK, predstavlja veliki korak naprijed u potrazi za konačnim i pacijentima prilagođenim dijagnostičkim testom za Parkinsonovu bolest."

image
Shutterstock

"Pronalaženje bioloških markera koji se mogu identificirati i mjeriti u krvi mnogo je manje invazivno od lumbalne punkcije, koja se sve više koristi u kliničkim istraživanjima."

Stručnjaci sugeriraju da bi s daljnjim istraživanjem ovaj test mogao potencijalno razlikovati Parkinsonovu bolest od drugih stanja koja imaju neke rane sličnosti. Tim je također proučavao može li test predvidjeti vjerojatnost da će netko razviti Parkinsonovu bolest.

Analizirana je krv 72 pacijenta s REM poremećajem ponašanja pri spavanju jer je poznato da će oko 75% do 80% tih ljudi razviti sinukleinopatiju - vrstu poremećaja mozga uzrokovanu abnormalnim nakupljanjem proteina alfa-sinukleina u stanicama mozga – uključujući Parkinsonovu bolest.

Pacijenti su praćeni tijekom 10 godina i istraživači kažu da su predviđanja umjetne inteligencije do sada bila točna, s timom koji je točno predvidio da će 16 pacijenata razviti Parkinsonovu bolest i da su to mogli učiniti do sedam godina prije pojave bilo kakvih simptoma.

Prema Parkinson‘s UK, otprilike jednom od 37 ljudi koji danas žive u UK će tijekom života biti dijagnosticirana Parkinsonova bolest, a 153.000 ljudi već živi s tim stanjem.

Istraživači se nadaju da će osigurati sredstva za izradu jednostavnijeg testa u kojem se kap krvi može poslati u laboratorij kako bi se ispitalo može li predvidjeti Parkinsonovu bolest čak i ranije od sedam godina prije pojave simptoma.

Istraživanje, koje su financirali bespovratna sredstva EU Horizon 2020, Parkinson‘s UK, Biomedicinski istraživački centar Nacionalnog instituta za istraživanje zdravlja i skrbi GOSH i Zaklada Szeben-Peto, objavljeno je u stručnom časopisu Nature Communications.

 

Želite li dopuniti temu ili prijaviti pogrešku u tekstu?
01. studeni 2024 07:53