Istraživači su diljem svijeta identificirali približno 69 milijuna osoba s prodromalnom Alzheimerovom bolešću, koju karakterizira blagi kognitivni pad, i još 315 milijuna s predkliničkom Alzheimerovom bolešću, gdje promjene na mozgu ukazuju na potencijalni razvoj bolesti unatoč odsutnosti simptoma.

S obzirom na ove značajne brojke, postoji jak fokus na identificiranju metoda za smanjenje rizika od ove vrste demencije.

Istraživači su upotrijebili umjetnu inteligenciju

Prethodne studije istaknule su rane čimbenike rizika za Alzheimerovu bolest, uključujući dob, obiteljsku povijest i genetiku.

Dok su neki čimbenici rizika bili zajednički i muškarcima i ženama, drugi su bili specifični za spol, poput erektilne disfunkcije i povećane prostate za muškarce i osteoporoze za žene. Ova otkrića objavljena su u časopisu Nature Aging.

Alice S. Tang, liječnica i doktorandica na UCSF-u i glavna autorica studije, naglasila je važnost ranog prepoznavanja čimbenika rizika za Alzheimerovu bolest zbog poteškoća u poništavanju oštećenja nakon što simptomi postanu ozbiljni.

Rano prepoznavanje pojedinaca u opasnosti omogućuje rješavanje promjenjivih rizika i razvoj preventivnih tretmana. Međutim, ona upozorava da prepoznavanje ranih povezanosti ne mora nužno uspostaviti uzročne ili promjenjive čimbenike rizika, koji zahtijevaju daljnje istraživanje.

Za ovu studiju Tang i njezin tim koristili su umjetnu inteligenciju za analizu kliničke baze podataka više od pet milijuna ljudi, identificirajući istovremena stanja kod pacijenata kojima je dijagnosticirana Alzheimerova bolest.

Umjetna inteligencija, posebno strojno učenje, korištena je za obradu velikih količina složenih kliničkih podataka i pružanje interpretabilnih modela koje kliničari mogu koristiti za razumijevanje i vjerovanje identificiranim čimbenicima rizika.

Čimbenici rizika

Istraživači su identificirali rane čimbenike rizika kao što su visoki krvni tlak, visoki kolesterol i nedostatak vitamina D, što im je omogućilo predviđanje razvoja Alzheimerove bolesti do sedam godina unaprijed sa 72 % točnosti. Tang je primijetio da, iako se nije očekivala savršena točnost, margina pogreške modela dopušta potencijalnu intervenciju za promjenu identificiranih rizika.

Čimbenici rizika specifični za spol uključivali su erektilnu disfunkciju i povećanu prostatu kod muškaraca te osteoporozu kod žena. Prethodna istraživanja podupiru ove nalaze, povezujući erektilnu disfunkciju i povećanu prostatu s povećanim rizikom od Alzheimerove bolesti, a osteoporozu s većom vjerojatnošću od Alzheimerove ili Parkinsonove bolesti.

Tang je naglasila da se ovi čimbenici rizika promatraju na razini populacije, a pojedinačne procjene rizika trebaju uzeti u obzir kombinaciju bolesti. Liječnici mogu koristiti ove informacije kako bi savjetovali pacijente o kontroli kolesterola, vježbanju i liječenju stanja poput osteoporoze, kako bi smanjili rizik od Alzheimerove bolesti.

Dr. Karen D. Sullivan, neuropsihologinja, za portal Medical News Today je pohvalila studiju za korištenje opsežnih longitudinalnih podataka za ilustraciju povezanosti gena i okoline, čineći genetski status značajnijim u kontekstu specifičnih čimbenika rizika poput visokog kolesterola i osteoporoze.

Zaključno, ovi nalazi naglašavaju potencijal umjetne inteligencije da identificira rane čimbenike rizika za Alzheimerovu bolest, nudeći mogućnosti za ranu intervenciju i personalizirane strategije liječenja kako bi se smanjio rizik od ove iscrpljujuće bolesti.

Pročitajte i ove članke:

• Alzheimerova demencija: Liječnik otkriva uzroke i simptome bolesti koja je uvijek fatalna
• Uzroci Alzheimerove bolesti: Sve je veći broj oboljelih! Voditeljica Dnevne bolnice za oboljele otkriva što možemo učiniti
• 7 faza Alzheimera: Evo kako prepoznati kognitivni pad i u kojem je stadiju oboljela osoba.

Tekst Dana

Za vas izdvajamo

Pokrovitelj Donat

Pobijedite nadutost: Lagani i osvježavajući ljetni obroci za zdravu probavu

• Nova Studio
• 4 min čitanja

• alzheimerova bolest
• istraživanje
• umjetna inteligencija