Przełom w diagnozie chorób neurodegeneracyjnych: AI jako klucz do wcześniejszego wykrywania i leczenia. Komentuje dr Żanna Pastuszak

Przełom w diagnostyce dzięki AI

Rozwój technologii AI w ostatnich latach przyniósł znaczące postępy w diagnozowaniu chorób neurodegeneracyjnych na bardzo wczesnych etapach ich rozwoju. Metody te wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, które analizują wielkie zbiory danych zdrowotnych, w tym obrazy mózgu, parametry biologiczne oraz zachowania pacjentów, co pozwala na identyfikację subtelnych zmian, mogących być wczesnymi sygnałami chorób takich jak Alzheimer czy Parkinson.

Dr Żanna Pastuszak, uznana neurolog, podkreśla znaczenie tych technologii: „Sztuczna inteligencja umożliwia nam spojrzenie na dane kliniczne i obrazowe z nowej perspektywy. Algorytmy AI są w stanie wyłapać anomalie, które mogą umknąć nawet najbardziej doświadczonym specjalistom. Dzięki temu możemy diagnozować choroby neurodegeneracyjne znacznie wcześniej, co jest kluczowe dla skuteczności leczenia.”

Jednym z przykładów innowacji w tej dziedzinie jest projekt, który wykorzystuje sieci neuronowe do analizy obrazów rezonansu magnetycznego (MRI) mózgu. Te algorytmy są w stanie rozpoznać nawet minimalne zmiany strukturalne związane z chorobami neurodegeneracyjnymi, które nie są widoczne w standardowych badaniach.

Alzheimer może zostać wykryty nawet 7 lat wcześniej

W ostatnich latach badania nad chorobą Alzheimera skoncentrowały się na identyfikacji wczesnych markerów, które mogą zapowiadać rozwój tego schorzenia jeszcze przed pojawieniem się pierwszych objawów. Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego oraz Uniwersytetu Stanforda osiągnęli przełom, wykorzystując uczenie maszynowe do sprawdzenia dokumentacji medycznej 5 milionów pacjentów, cierpiących na Alzheimera.

Dzięki analizie takich czynników ryzyka jak: wysokie ciśnienie krwi, zbyt wysoki poziom cholesterolu, niedobór witaminy D, osteoporoza, a także depresja, opracowany model AI potrafi przewidzieć rozwój Alzheimera z dokładnością bliską 72%. W niektórych przypadkach możliwe jest nawet wykrycie zagrożenia do 7 lat przed pierwszymi widocznymi symptomami choroby!

„Ostatnie badania potwierdzają to, co obserwujemy w praktyce od lat – neurodegeneracja zaczyna się znacznie wcześniej, niż jesteśmy w stanie to zdiagnozować za pomocą tradycyjnych metod. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy wielu czynników ryzyka to obiecujący kierunek, który może pozwolić nam na interwencje terapeutyczne, zanim dojdzie do rewersyjnych zmian w mózgu” – mówi dr Żanna Pastuszak.

Sztuczna inteligencja wie, czy zachorujesz na Parkinsona?

Naukowcy z Australii i Stanów Zjednoczonych, korzystając z rozwiązań AI, opracowali narzędzie o nazwie CRANK-MS, które analizuje dane ze spektrometrii mas. Dzięki niemu udało się zidentyfikować unikalne kombinacje metabolitów w próbkach krwi pacjentów, które mogą wskazywać na wczesne stadium Parkinsona. To odkrycie otwiera drogę do opracowania prostych testów diagnostycznych, które mogłyby być stosowane na dużą skalę.

Podobne badania przeprowadzone zostały w Hiszpanii, gdzie analizowano krew pobraną od około 40 tysięcy osób. Dzięki temu zespół mógł obserwować, jak choroba rozwija się na przestrzeni lat, nawet dekady przed pojawieniem się pierwszych objawów. Badanie to, wsparte sztuczną inteligencją, pozwoliło na wyłonienie wczesnych markerów choroby, co jest kluczowe dla jej szybkiego rozpoznawania i leczenia. Neurolog dr Żanna Pastuszak podkreśla, że pomimo wciąż małej liczby pacjentów w próbie, wyniki te mają ogromny potencjał dla przyszłości diagnostyki.

Ponadto, naukowcy przy wsparciu AI stwierdzili, że w próbkach krwi osób, które zachorowały, występują specyficzne biomarkery, takie jak polifluorowane substancje alkilowe, które są powszechnie stosowane w chemikaliach przemysłowych, a także niskie stężenia triterpenoidów. To drugie odkrycie może wskazywać na to, że dieta bogata w triterpenoidy (m.in. śródziemnomorska) jest w stanie ograniczać ryzyko zachorowania na Parkinsona.

Wpływ AI na leczenie i jakość życia pacjentów

Wczesne wykrywanie chorób neurodegeneracyjnych dzięki sztucznej inteligencji ma fundamentalne znaczenie nie tylko dla skuteczności leczenia, ale także dla ogólnej jakości życia pacjentów. Wczesna diagnoza pozwala na szybsze wdrożenie rozwiązań, które mogą spowolnić postęp choroby, co znacznie opóźnia pojawienie się najbardziej ograniczających funkcjonalnie symptomów – takich jak problemy z zapamiętywaniem i poruszaniem się, trudności w mówieniu czy zaburzenia orientacji w czasie i przestrzeni.

„Wczesna interwencja to często więcej zdrowych lat życia. Pacjenci, u których szybko wykryto chorobę, mają znacznie lepsze szanse na utrzymanie swojej samodzielności i funkcjonowania w społeczeństwie” – mówi dr Żanna Pastuszak. Dzięki technologii AI, terapie mogą być również bardziej spersonalizowane, co zwiększa ich efektywność.

Przyszłe kierunki badań nad zastosowaniem AI w medycynie koncentrują się na dalszym usprawnianiu algorytmów diagnostycznych oraz integracji tych narzędzi z codzienną praktyką medyczną. Mimo wielu obiecujących wyników, nadal istnieją wyzwania, takie jak zapewnienie bezpieczeństwa danych pacjentów oraz interpretacja wyników generowanych przez AI, które wymagają dalszych badań oraz odpowiednich regulacji prawnych.

W kontekście tych wyzwań, dr Pastuszak zauważa: „Należy pracować nad tym, aby nowoczesne narzędzia były nie tylko skuteczne, ale także bezpieczne oraz transparentne dla pacjentów i lekarzy. To klucz do pełnego wykorzystania potencjału, który oferuje nam sztuczna inteligencja”.

Po więcej zapraszam na blog:

zanna-pastuszak.pl