Naučnici sa Univerziteta u San Francisku pronašli su način da predvide Alchajmerovu bolest do sedam godina pre nego što se simptomi pojave analizom zapisa pacijenata pomoću mašinskog učenja.
Uslovi koji su najviše uticali na predviđanje Alchajmerove bolesti bili su visoki holesterol, a za žene osteoporoza, bolest koja slabi kosti.
Rad pokazuje obećanje korišćenja veštačke inteligencije (AI) za uočavanje obrazaca u kliničkim podacima koji se zatim mogu koristiti za pretraživanje velikih genetskih baza podataka kako bi se utvrdilo šta pokreće taj rizik. Istraživači se nadaju da će jednog dana to ubrzati dijagnozu i lečenje Alchajmerove i drugih složenih bolesti.
„Ovo je prvi korak ka korišćenju veštačke inteligencije na rutinskim kliničkim podacima, ne samo da bi se identifikovao rizik što je ranije moguće, već i da bi se razumela biologija koja stoji iza toga“, rekla je glavni autor studije, Alis Tang, MD/Ph.D. student u Sirota Lab na UCSF. „Moć ovog pristupa veštačke inteligencije dolazi od identifikovanja rizika na osnovu kombinacija bolesti.“
Nalazi se pojavljuju u Nature Aging.
Naučnici su dugo pokušavali da otkriju biološke pokretače i rane prediktori Alchajmerove bolesti, progresivne i na kraju fatalne forme demencije koja uništava pamćenje. Alchajmerova bolest pogađa oko 6,7 miliona Amerikanaca, od kojih su skoro dve trećine žene. Rizik od dobijanja bolesti raste sa godinama, a žene imaju tendenciju da žive duže od muškaraca, ali to ne objašnjava u potpunosti zašto je ima više žena nego muškaraca.
Istraživači su koristili UCSF-ovu kliničku bazu podataka o više od 5 miliona pacijenata da potraže stanja koja se javljaju kod pacijenata kojima je dijagnostikovana Alchajmerova bolest u UCSF-ovom centru za pamćenje i starenje u poređenju sa pojedincima bez AD i otkrili su da se mogu identifikovati sa 72% prediktivne moći koji će razviti bolest do sedam godina ranije.
Nekoliko faktora, uključujući hipertenziju, visok holesterol i nedostatak vitamina D, bili su prediktivni i kod muškaraca i kod žena. Erektilna disfunkcija i uvećana prostata takođe su bili prediktivni za muškarce. Ali za žene, osteoporoza je bila posebno važan prediktor.
To ne znači da će svi sa bolešću kostiju, koja je uobičajena među starijim ženama, dobiti Alchajmerovu bolest.
„Kombinacija bolesti omogućava našem modelu da predvidi početak AD“, rekao je Tang, „Naš nalaz da je osteoporoza jedan od prediktivnih faktora za žene naglašava biološku interakciju između zdravlja kostiju i rizika od demencije.“
Da bi razumeli biologiju koja leži u osnovi prediktivne moći modela, istraživači su se okrenuli javnim molekularnim bazama podataka i specijalizovanom alatu razvijenom u UCSF pod nazivom SPOKE (Scalable Precision Medicine Oriented Knovledge Engine), koji je razvijen u laboratoriji dr Sergija Baranzinija, profesor neurologije i član UCSF Veill instituta za neuronauke.
SPOKE je u suštini baza podataka baza podataka koje istraživači mogu koristiti da identifikuju obrasce i potencijalne molekularne ciljeve za terapiju. Pokupio je dobro poznatu vezu između Alchajmerove bolesti i visokog holesterola, kroz varijantni oblik gena apolipoproteina E, APOE4. Ali, kada se kombinuje sa genetskim bazama podataka, takođe je identifikovala vezu između osteoporoze i Alchajmerove bolesti kod žena, kroz varijantu u manje poznatom genu, nazvanom MS4A6A.
Na kraju, istraživači se nadaju da se ovaj pristup može koristiti sa drugim bolestima koje je teško dijagnostikovati kao što su lupus i endometrioza.
„Ovo je odličan primer kako možemo da iskoristimo podatke o pacijentima pomoću mašinskog učenja da bismo predvideli kod kojih pacijenata je veća verovatnoća da će razviti Alchajmerovu bolest, kao i da razumemo razloge zašto je to tako“, rekla je viši autor studije, dr Marina Sirota. D., vanredni profesor na Bakarskom institutu za računarske zdravstvene nauke pri UCSF.
