Noi tipuri de Parkinson, descoperite cu ajutorul AI. Reuşita ar putea duce la tratamente personalizate
Tratamentele personalizate pentru boala Parkinson ar putea deveni în curând o realitate.
Oamenii de ştiinţă au folosit inteligenţa artificială (AI) pentru a identifica diferite variante ale bolii, făcând un pas important către terapii ţintite pentru pacienţii din toate mediile, scrie News.ro.
Echipa de cercetători a clasificat cu precizie patru subtipuri ale bolii Parkinson, una dintre clasificări atingând o acurateţe impresionantă de 95%.
Cercetătorii de la Institutul Francis Crick şi de la Institutul de Neurologie UCL Queen Square, din Londra, au anunţat această descoperire.
Ce este boala Parkinson
Boala Parkinson este o afecţiune neurodegenerativă ce survine în urma distrugerii lente şi progresive a neuronilor, şi se caracterizează prin tremurături involuntare ale corpului, mişcări lente şi muşchi rigizi şi inflexibili.
Se crede că deficienţele motorii specifice bolii Parkinson sunt cauzate de pierderile celulare respectiv de proteine cheie cu defecte de pliere, şi disfuncţia mecanismelor de eliminare a mitocondriilor defecte, care sunt vitale pentru producerea de energie în cadrul unei celule.
Afectându-i în mod obişnuit pe cei cu vârsta de peste 50 de ani, în prezent există aproximativ un milion de persoane care trăiesc cu Parkinson numai în Statele Unite, iar aproximativ 90.000 de persoane primesc acest diagnostic în fiecare an.
Ce implică noul studiu
Recentul studiu a implicat oameni de ştiinţă care au lucrat cu compania de tehnologie Faculty AI, folosind învăţarea automată pentru a clasifica subtipurile bolii.
Ei au realizat acest lucru analizând imagini ale celulelor stem provenite de la pacienţi.
Rezultatele au fost publicate, joi, în revista Nature Machine Intelligence.
Înainte de această cercetare, nu exista o modalitate precisă de a diferenţia subtipurile de Parkinson. În consecinţă, oamenii primeau adesea diagnostice generale şi nu aveau acces la tratamente, sprijin sau îngrijire specifică.
În timp ce majoritatea cazurilor de boală Parkinson se dezvoltă sporadic, unele sunt legate de mutaţii genetice.
În acest studiu, cercetătorii au creat un model uman al bolii cerebrale „în laborator”, generând celule stem din celulele pacienţilor. Ei au indus apoi chimic patru subtipuri diferite de boală Parkinson şi au „antrenat” un program inteligent pentru a recunoaşte fiecare subtip.
Această abordare inovatoare a permis algoritmului să prezică subtipul specific al bolii Parkinson atunci când i-au fost prezentate imagini nevăzute anterior.
Reuşitele acestei noi cercetări anunţă o nouă eră promiţătoare pentru înţelegerea şi tratarea acestei afecţiuni complexe şi debilitante.
„Înţelegem multe dintre procesele care provoacă Parkinson în creierul oamenilor. Dar, în timp ce aceştia sunt în viaţă, nu avem nicio modalitate de a şti ce mecanisme au loc şi, prin urmare, nu putem oferi tratamente precise”, explică Sonia Gandhi, director adjunct de cercetare şi lider de grup al Laboratorului de Biologie a Neurodegenerării de la Crick, într-un comunicat.
Potrivit cercetătoarei, în prezent, nu avem tratamente care să facă o diferenţă uriaşă în evoluţia bolii Parkinson.
Folosind un model al neuronilor pacientului şi combinând acest lucru cu un număr mare de imagini, echipa a generat un algoritm pentru a clasifica anumite subtipuri.
„Este o abordare puternică care ar putea deschide noi orizonturi de crecetare pentru identificarea subtipurilor de boală în timpul vieţii”, a precizat Gandhi.
Platforma inteligentă le-ar putea permite cercetătorilor să testeze mai întâi medicamente pe modele de celule stem pentru a vedea dacă celulele cerebrale ale unui pacient ar fi susceptibile să răspundă la un medicament, înainte de înscrierea în studiile clinice.
Medicină personalizată cu ajutorul AI
Speranţa cercetătorilor este că, într-o zi, acest lucru ar putea duce la schimbări fundamentale în modul în care este oferită medicina personalizată.
„Acum, când folosim tehnici de imagine mai avansate, generăm cantităţi uriaşe de date, dintre care o mare parte sunt aruncate atunci când selectăm manual câteva caracteristici de interes”, precizează autorul studiului, James Evans, doctorand la Crick şi la University College London (UCL).
Utilizarea AI în acest studiu le-a permis oamenilor de ştiinţă să analizeze un număr mai mare de caracteristici ale celulelor şi să evalueze importanţa acestora în discernerea subtipului de boală.
„Folosind învăţarea profundă, am reuşit să extragem mult mai multe informaţii din imaginile noastre decât cu ajutorul analizei convenţionale a imaginilor. Sperăm acum să extindem această abordare pentru a înţelege modul în care aceste mecanisme celulare contribuie la alte subtipuri de Parkinson”, a precizat el.
Proiectul a fost dezvoltat în timpul întreruperii cercetărilor laboratorului în mijlocul pandemiei de Covid-19, când întreaga echipă a urmat un curs intensiv de codificare, dezvoltând abilităţi pe care le aplică acum în proiectele la care lucrează.
În continuare, echipa de cercetare şi-a propus să înţeleagă subtipurilor de boală la persoanele cu alte mutaţii genetice şi să afle dacă anumite cazuri sporadice de boală Parkinson (cele fără mutaţii genetice) pot fi clasificate într-un mod similar.
