Un program de calculator avansat a reușit să să identifice persoanele cu boala Parkinson după modelele lor de respirație în timpul somnului.
Programul a fost capabil să urmărească mici modificări ale bolii în timp și a fost mai precis decât instrumentele folosite în mod regulat de medici.
În cazul bolii Parkinson, celulele cerebrale se deteriorează sau mor în partea creierului care produce dopamina, o substanță chimică necesară pentru a produce mișcări netede și intenționate. În timp, această deteriorare duce la mișcări neintenționate sau incontrolabile, cum ar fi tremurături, rigiditate și dificultăți de echilibru și coordonare.
Simptomele bolii Parkinson încep de obicei treptat și se agravează în timp. În prezent, nu există niciun marker care să poată fi măsurat cu ușurință în sânge sau în testele imagistice pentru a diagnostica această afecțiune. Acest lucru a încetinit foarte mult dezvoltarea tratamentelor. De asemenea, înseamnă că oamenii pot aștepta ani de zile pentru a obține un diagnostic.
Cercetătorii finanțați de NIH, conduși de Dr. Dina Katabi de la Institutul de Tehnologie din Massachusetts, au testat modalități de utilizare a inteligenței artificiale pentru a diagnostica boala Parkinson.
Într-un nou studiu, aceștia au conceput un program de calculator bazat pe un model al modului în care funcționează creierul (numit rețea neuronală) pentru a analiza modelele de respirație colectate în timpul somnului. Zonele creierului care controlează respirația și somnul tind să fie afectate la începutul evoluției bolii Parkinson. Echipa a testat dacă diferențele în modelele de respirație nocturnă ar putea fi folosite pentru a distinge persoanele cu această boală de cele fără.
Cercetătorii au folosit două tipuri de date privind somnul – modelele de respirație și activitatea creierului – pentru a-și testa programul. În cel mai comun test, numit polisomnogramă (PSG), oamenii purtau o centură toracică în timp ce dormeau pentru a măsura modelele de respirație. Acestea sunt adesea efectuate pentru a ajuta la determinarea motivelor pentru care cineva are probleme de somn. Un al doilea grup de persoane a participat la testele unui sistem wireless de monitorizare a somnului. Acest sistem transmite semnale radio de pe corp în timpul somnului și folosește aceste informații pentru a înregistra tiparele de respirație fără contact fizic.
Folosind datele de respirație în timpul somnului de la mai mult de 7.600 de persoane, inclusiv 757 cu boala Parkinson, echipa a testat capacitatea programului lor de a diagnostica și urmări boala Parkinson în mai multe seturi de date din mai multe spitale. Rezultatele au fost publicate la 22 august 2022, în Nature Medicine.
Folosind o singură noapte de date de respirație PSG, programul a identificat corect persoanele cu Parkinson în aproximativ 80% din cazuri. Acest număr a crescut la 86% atunci când programul a folosit o singură noapte de date de respirație wireless. Adăugarea unor nopți suplimentare de date de respirație colectate fără fir a crescut precizia. Cu 12 nopți de date, capacitatea programului de a identifica boala Parkinson a crescut la 95%.
Într-un grup mic de persoane care au participat la cel puțin două studii de somn, unul înainte de a fi diagnosticate cu boala Parkinson, programul a identificat trei sferturi dintre ele ca având boala din datele colectate înainte de diagnosticul oficial.
Echipa a testat, de asemenea, capacitatea programului de a urmări dacă boala s-a agravat în timp. Scalele utilizate în prezent pentru a măsura evoluția bolii în clinică sunt relativ insensibile. De asemenea, acestea pot oferi rezultate diferite atunci când sunt utilizate de medici diferiți. În comparație cu două scale diferite, programul a fost mai bun la identificarea micilor modificări ale simptomelor bolii Parkinson.
Dacă aceste rezultate sunt confirmate, acest program ar putea ajuta la detectarea timpurie a bolii Parkinson și ar permite studii clinice mai scurte cu mai puțini participanți, accelerând dezvoltarea de noi terapii. Vor fi necesare mai multe lucrări pentru a testa programul în populații mai mari și diverse. Katabi subliniază: “Abordarea poate ajuta, potențial, la evaluarea pacienților cu Parkinson din comunitățile tradițional insuficient deservite, inclusiv a celor care locuiesc în zonele rurale și a celor care au dificultăți în a părăsi casa din cauza mobilității limitate sau a tulburărilor cognitive”.
Ca orice lucru pe care îl citiți pe internet, acest articol nu trebuie interpretat ca fiind un sfat medical; vă rugăm să discutați cu medicul dumneavoastră sau cu furnizorul de asistență medicală primară înainte de a vă schimba rutina de wellness.
Materiale furnizate de:
