Un nou instrument bazat pe inteligenţă artificială (AI) poate detecta boala Parkinson din tiparele de respiraţie care apar în timpul somnului. Metoda ar putea ajuta la atenuarea decalajului între debutul bolii, momentul în care apar pentru prima dată simptomele Parkinson şi momentul în care majoritatea oamenilor primesc un diagnostic.
Echipa MIT care a dezvoltat modelul AI ce foloseşte o reţea neuronală pentru a analiza tiparele de respiraţie a testat metoda pe 7.671 de persoane şi a folosit date de la mai multe spitale din SUA şi mai multe seturi de date publice. Pe lângă detectarea bolii Parkinson, modelul AI ar putea estima, de asemenea, severitatea şi progresia bolii în conformitate cu Scala unificată de evaluare a bolii Parkinson a Societăţii pentru tulburări de mişcare.
Aproximativ 1 milion de oameni din SUA trăiesc cu Parkinson. 60.000 de oameni sunt diagnosticaţi în fiecare an cu această boală neurologică ce are cea mai rapidă creştere din lume. Povara economică a bolii este de 52 de miliarde de dolari anual.
În prezent, majoritatea oamenilor sunt diagnosticaţi pe baza simptomelor fizice, cum ar fi tremor şi rigiditate. Cu toate acestea, simptomele tind să apară la ani de la debutul bolii, astfel că de obicei se obţiine un diagnostic târziu. Cercetătorii MIT şi-au propus să demonstreze că AI ar putea fi un instrument util pentru evaluarea neinvazivă, la domiciliu, a bolii Parkinson şi să ofere o evaluare a riscurilor înainte de diagnosticare.
„O relaţie între Parkinson şi respiraţie a fost observată încă din 1817, în lucrarea doctorului James Parkinson. Acest lucru ne-a motivat să luăm în considerare potenţialul de a detecta boala din respiraţia cuiva fără a ne uita la mişcări”, a spus Dina Katabi, unul dintre autorii lucrării şi Thuan şi Nicole Pham profesor de inginerie electrică şi informatică la MIT.
„Unele studii medicale au arătat că simptomele respiratorii se manifestă cu ani înainte de simptomele motorii, ceea ce înseamnă că atributele respiratorii ar putea fi promiţătoare pentru evaluarea riscului înainte de diagnosticarea Parkinson.”
Pornind de la mai multe seturi de date şi un studiu observaţional realizat de MIT, cercetătorii au analizat 11.964 de nopţi de la 757 de subiecţi Parkinson şi 6.914 de subiecţi de control.
Datele au fost împărţite în două grupuri, inclusiv seturile de date privind centura de respiraţie, care provin din studiile despre somn, care utilizează o centură de respiraţie pentru a înregistra respiraţia unei persoane în timpul nopţii, şi seturile de date fără fir, care colectează respiraţia nocturnă printr-un dispozitiv radio fără contact care analizează radioul. reflexii din mediu pentru a extrage semnale respiratorii.
Studiul a constatat că AI poate identifica persoanele care au boala Parkinson din respiraţia lor nocturnă, dezvăluind un potenţial biomarker digital nou pentru boală.
Potrivit cercetătorilor, descoperirile ar putea conduce la o modalitate mai uşoară de a diagnostica şi evalua pacienţii cu Parkinson prin măsurători la domiciliu, chiar şi în măsurători fără contact prin semnale wireless pentru a detecta respiraţia. Abordarea ar putea reduce timpul şi costul studiilor clinice în Parkinson şi ar putea facilita dezvoltarea medicamentelor. Dezvoltarea actuală a medicamentelor pentru boala Parkinson are un preţ de 13 miliarde de dolari şi o perioadă de timp de 13 ani.
În viitor, cercetătorii preconizează ca modelul lor de inteligenţă artificială să fie implementat în casele pacienţilor cu Parkinson şi a celor cu risc crescut de boală pentru a le monitoriza starea şi a oferi feedback furnizorilor.
„Nu am avut progrese terapeutice în acest secol, ceea ce sugerează că abordările noastre actuale de evaluare a noilor tratamente sunt suboptime”, a declarat pentru MIT News Ray Dorsey, profesor de neurologie la Universitatea din Rochester şi specialist în Parkinson şi coautor al lucrării.
Dorsey adaugă că studiul este probabil unul dintre cele mai mari studii de somn efectuate vreodată în boala Parkinson, potrivit healthexec.com.
Cercetătorii de la universităţile Kobe şi Hiroshima au fost dezvoltat cu succes, în premieră mondială un biomarker, care va permite ca boala Parkinson să fie diagnosticată rapid şi cu costuri reduse din probele de ser din sânge.
