De multă vreme, boala Parkinson reprezintă „un puzzle complex" atât pentru cercetători, cât şi pentru pacienţi. Cu toate acestea, datorită tehnicilor de vârf de învăţare automată, oamenii de ştiinţă americani au făcut acum o descoperire care ar putea schimba modul în care este înţeleasă şi tratată această afecţiune neurodegenerativă extrem de complexă.
O formă de inteligenţă artificială (AI) a ajutat la clasificarea a trei tipuri de Parkinson, ceea ce ar putea conduce la noi tratamente în funcţie de simptomele pacientului.
Într-un studiu publicat zilele trecute în revista npj Digital Medicine, cercetătorii au definit trei subtipuri distincte ale bolii Parkinson, bazate în special pe rapiditatea cu care progresează simptomele.
„Boala Parkinson este extrem de eterogenă, ceea ce înseamnă că persoanele cu aceeaşi boală pot avea simptome foarte diferite”, spune autorul principal, dr. Fei Wang, profesor de ştiinţe şi sănătatea populaţiei şi director fondator al Institutului de AI pentru Sănătate Digitală (AIDH) în cadrul Departamentului de Ştiinţe ale Sănătăţii Populaţiei de la Weill Cornell Medicine, într-un comunicat.
Acest lucru indică faptul că nu este probabil să existe o abordare unică pentru tratarea acestei maladii neurodegenerative, şi, poate ar fi necesar să se ia în considerare strategii de tratament personalizate pe baza subtipului bolii unui pacient.
Fiecare subtip prezintă caracteristici clinice şi moleculare unice, putând orienta tratamente mai personalizate.
Cercetătorii au explorat, de asemenea, biomarkerii lichidului cefalorahidian şi rezultatele neuroimagistice care se corelează cu aceste subtipuri, îmbunătăţind capacitatea de a diagnostica şi monitoriza boala cu mai multă precizie.
Astfel, ei au definit subtipurile pe baza modelelor lor distincte de progresie a bolii. Ei le-au numit subtipul Inching Pace (PD-I, aproximativ 36% dintre pacienţi) pentru boala caracterizată iniţial de simptome uşoare care progresează lent în timp, subtipul Moderate Pace (PD-M, aproximativ 51% dintre pacienţi) care începe cu simptome uşoare, dar progresează într-un ritm moderat, şi subtipul Rapid Pace (PD-R), care are cea mai rapidă progresie, cu simptome care se agravează mai rapid decât în cazul celorlalte două grupuri..
Cercetătorii au reuşit să identifice aceste subtipuri pentru Parkinson utilizând abordări bazate pe învăţarea profundă pentru a analiza înregistrările clinice identificate din două baze de date mari.
Ei au explorat, de asemenea, mecanismul molecular asociat fiecărui subtip prin analiza profilurilor genetice şi transcriptomice ale pacienţilor cu metode bazate pe reţele de asociere.
De exemplu, subtipul PD-R a avut activarea căilor specifice, cum ar fi cele legate de neuroinflamare, stres oxidativ şi metabolism.
Totodată, echipa a identificat biomarkeri distincţi de imagistică cerebrală şi de lichid cefalorahidian pentru cele trei subtipuri.
Laboratorul Dr. Wang studiază boala Parkinson din 2016, când grupul a participat o provocare a Iniţiativei privind markerii progresiei bolii Parkinson (PPMI) sponsorizată de Fundaţia actorului Michael J. Fox, care suferă de Parkinson.
Echipa a câştigat provocarea pe tema derivării subtipurilor bolii Parkinson şi, de atunci, a primit finanţare de la fundaţie pentru a continua această activitate.
Cercetătorii şi-au folosit rezultatele pentru a identifica posibile candidate de medicamente candidate care ar putea fi redirecţionate pentru a viza modificările moleculare specifice observate în diferitele subtipuri.
Aceştia au utilizat apoi două baze de date reale, la scară largă, ale dosarelor medicale ale pacienţilor pentru a confirma că aceste medicamente ar putea contribui la ameliorarea progresiei bolii Parkinson.
„Examinând aceste baze de date, am constatat că persoanele care luau metformin, medicamentul pentru diabet, păreau să aibă simptome de boală îmbunătăţite - în special simptome legate de cogniţie şi căderi - comparativ cu cei care nu luau metformin”, a declarat primul autor, dr. Chang Su, profesor asistent de ştiinţe ale sănătăţii populaţiei la Weill Cornell Medicine.
Acest lucru a fost valabil mai ales în cazul celor cu subtipul PD-R, care sunt cel mai probabil să aibă deficite cognitive la începutul evoluţiei bolii Parkinson.
„Sperăm că alţi specialişti în bioinformatica translaţională vor putea să valideze în continuare aceste constatări, atât din punct de vedere computaţional, cât şi experimental”, a indicat dr. Wang.
Metodologia studiului
Studiul de pionierat aduce noi perspective asupra bolii Parkinson. Abordarea integrează învăţarea automată şi învăţarea profundă cu medicina avansată şi metodele statistice, analizând o multitudine de date, inclusiv dosare clinice, biospecii, neuroimagistică şi informaţii genetice. Inovaţia cheie constă în dezvoltarea unui model de învăţare profundă, denumit „progresie fenotipică profundă embeddin” (DPPE), care surprinde profilurile nuanţate de progresie ale pacienţilor în timp, permiţând identificarea unor subtipuri distincte de Parkinson.
Limitările studiului
În ciuda progreselor pe care le aduce, autorii studiului recunosc mai multe limitări. Identificarea subtipurilor se bazează predominant pe pacienţii aflaţi în stadiile de debut ale bolii Parkinson, care ar putea să nu reprezinte pe deplin întregul spectru al bolii.
În plus, complexitatea metodologiilor şi nevoia de date extinse ar putea limita aplicarea imediată a acestor constatări în medii mai puţin dotate.
Studiul marchează un pas important către medicina personalizată în tratarea bolii Parkinson, dezvăluind faptul că maladia nu este o entitate uniformă, ci mai degrabă un spectru de afecţiuni cu rate de progresie variabile.
Identificarea subtipurilor de boală Parkinson deschide calea unor tratamente mai precise şi mai eficiente, adaptate la tiparele specifice de progresie şi la profilurile moleculare ale fiecărui pacient.
În plus, studiul evidenţiază medicamente potenţiale, precum metforminul, care ar putea fi reorientate pentru a viza căi specifice ale bolii Parkinson, oferind speranţe pentru intervenţii care ar putea încetini semnificativ progresia bolii.
Cercetarea nu numai că îmbunătăţeşte cunoştinţele asupra bolii Parkinson, dar ilustrează şi puterea integrării mai multor surse de date şi a analizelor avansate în descoperirea complexităţii bolilor neurodegenerative.
