Oamenii de ştiinţă nu se străduiesc doar să găsească un tratament cu care să vindece Parkinson, ci sunt preocupaţi şi de găsirea unor modalităţi mai bune de a depista din timp boala şi de a-i opri dezvoltarea.
Acum, un nou instrument care poate fi rulat rapid pe un laptop standard foloseşte inteligenţa artificială (IA) pentru a detecta semnele subiacente ale bolii cu ani înainte ca simptome, precum tremurăturile şi mişcările încetinite, să înceapă să apară.
Noul instrument de IA se numeşte CRANK-MS: Analiza de clasificare şi ierarhizare folosind reţele neuronale generează cunoştinţe din spectrometria de masă.
Folosind straturi de noduri instruite, modelate după creierul uman, instrumentul caută compuşi chimici specifici (metaboliţi) în sânge, descoperind modelele care pot prezice prezenţa bolii sau pot proteja împotriva ei.
(Foto: Analiza sângelui poate fi utilizată pentru a evalua riscul de Parkinson. Credit: (Zhang et al., ACS Cent. Sci., 2023)
Analiza bolii Parkinson
Pentru a-şi da seama ce metaboliţi sunt mai semnificativi pentru boală faţă de grupurile de control, cercetătorii se uită de obicei la corelaţiile care implică molecule specifice, explică Diana Zhang, chimist la Universitatea New South Wales din Australia.
„Însă aici luăm în considerare faptul că metaboliţii pot avea asocieri cu alţi metaboliţi - şi aici intervine învăţarea automată (IA). Cu sute sau mii de metaboliţi, am folosit puterea de calcul pentru a înţelege ce se întâmplă", spune ea.
Echipa s-a folosit de probe de plasmă sanguină colectate în cadrul studiului spaniol European Prospective Study on Nutrition and Cancer.
Concentrându-se pe 39 de pacienţi care au ajuns să dezvolte Parkinson în decurs de 15 ani de la participarea la studiu, echipa a comparat amestecurile de metaboliţi cu 39 de pacienţi de control care nu au dezvoltat această boală.
Au fost identificate mai multe modele considerate potenţial semnificative.
Aceşti metaboliţi sunt produşi pe măsură ce organismul descompune alimentele, medicamentele sau substanţele chimice.
De exemplu, echipa a observat că persoanele care au continuat să dezvolte Parkinson aveau tendinţa de a avea niveluri mai scăzute de triterpenoizi în sânge, care gestionează stresul asupra organismului la nivel celular şi care se găsesc în alimente precum merele, măslinele şi roşiile.
Cercetătorii au observat, de asemenea, prezenţa substanţelor alchil polifluorurate (PFAS) la persoanele care au dezvoltat ulterior Parkinson.
Acest lucru ar putea fi legat de expuneri mai mari la substanţe chimice industriale, dar vor fi necesare studii mai ample care să implice un număr mult mai mare de pacienţi pentru a şti cu siguranţă dacă aşa stau lucrurile.
Deşi acest studiu a fost unul relativ mic, CRANK-MS a fost capabil să detecteze riscul de boală Parkinson cu o precizie de până la 96%.
Mare parte din această reuşită s-a datorat cantităţii şi amplorii datelor introduse în sistem încă de la început, fără a fi nevoie ca acestea să fie simplificate sau filtrate manual.
„Aici introducem toate informaţiile în CRANK-MS fără a reduce datele chiar de la început", spune chimistul William Donald, de la Universitatea din New South Wales.
„Şi de aici, putem obţine predicţia modelului şi putem identifica ce metaboliţi conduc cel mai mult predicţia, totul într-un singur pas", explică cercetătorul.
„Înseamnă că, dacă există metaboliţi care ar fi putut fi rataţi cu ajutorul abordărilor convenţionale, acum îi putem detecta", spune el.
CRANK-MS a fost pus la dispoziţia altor oameni de ştiinţă pentru a fi accesat, iar acest lucru ar putea înseamna că şi mai multe boli ar putea fi detectate prin intermediul probelor de sânge.
Cercetătorii şi-ai propus acum ca sistemul lor să fie testat pe cohorte mult mai mari, în mai multe părţi ale lumii, pentru a vedea dacă analiza IA pentru Parkinson se dovedeşte la fel de precisă - dar primele rezultate sunt promiţătoare în ceea ce priveşte analiza metaboliţilor din sânge, spun ei.
„În primul rând, acurateţea este foarte mare pentru a prezice boala Parkinson înainte de diagnosticul clinic", spune Donald.
„În al doilea rând, această abordare de învăţare automată ne-a permis să identificăm markerii chimici care sunt cei mai importanţi pentru a prezice cu exactitate cine va dezvolta boala Parkinson în viitor", adaugă cercetătorul.
„În al treilea rând, unii dintre markerii chimici care conduc cel mai mult la o predicţie precisă au fost indicaţi de cercetări anterioare ca fiind implicaţi în boala Parkinson în testele de laborator pe celule, dar nu şi la oameni", spune el.
Cercetarea a fost publicată în ACS Central Science.
