Nem könnyű megállapítani, hogy mi állhat a memóriazavar, gondolkodási problémák hátterében. Az ilyen panaszokkal jelentkező betegeknél a legtöbbször egyetlen diagnózist állítanak fel, például Alzheimer- vagy Parkinson-kórt valószínűsítenek, holott az agyban gyakran többféle kóros folyamat is zajlik. Viszont a jelenlegi eszközöket egyszerűen nem a tűpontos diagnózis felállítására tervezték – indokolják kutatásukat a St. Louis-i Washington Egyetem Orvostudományi Karának kutatóit.
A szakemberek olyan tesztet akartak készíteni, amelyik nem csupán egyetlen betegségre mond igent vagy nemet, hanem az adott személyben előforduló főbb neurodegeneratív betegséget is kideríti. Ennek érdekében kiválasztottak 15 olyan fehérjét a vérből, amelyek kapcsolatban állnak az idegsejtek károsodásával, gyulladással vagy az Alzheimer-kórra jellemző elváltozásokkal. Ezután több mint 3200 ember adataival betanítottak egy AI-modellt e vérben lévő fehérjék mintázatára. Négy fontos elváltozásra fókuszáltak, az Alzheimer-kórra, a Parkinson-kórra, a frontotemporális demenciára és a Lewy-testes demenciára. A kutatásba a kontrollcsoport kognitívan egészséges tagjait is bevonták.
https://hvg.hu/tudomany/20260110_alzheimer-kor-kialakulasa-gyogyszer-nu-9-betegseg-felfedezes
A modell teljesítményét ezután egy külön, 225 fős csoporton ellenőrizték. Az eszköz összességében 92,3 százalékos diagnosztikai pontosságot ért el. Alzheimer-szerű biológiai változásokat is azonosított azoknál, akiket ugyan Parkinson-kórral diagnosztizáltak, de később demencia alakult ki náluk. Ez mutatja a modell azon képességét, hogy olyan vegyes patológiákat is kimutat, amelyeket a klinikai értékelés önmagában nem venne észre. Ez pedig azért fontos, mert sok beteg nem „tiszta” Alzheimeres vagy „tiszta” Parkinsonos, mivel az agyban egyszerre többféle kóros folyamat is zajlik. Az AI viszont képes lehet ezeknek a kombinációját is felismerni.
Bár a 92,3 százalékos pontosság nagyon jól hangzik, a kutatók óvatosságra intenek e szám értékelésével kapcsolatban. Ezt ugyanis egy olyan mintán mérték, ahol már ismert diagnózisokkal dolgoztak. Ebben az esetben az történt, hogy a modell nagyon jól felismerte a már ismert eseteket. A való életben a teljesítmény rendszerint alacsonyabb szokott lenni, ezért (is) kellenek még további vizsgálatok.
https://hvg.hu/tudomany/20260922_europai-bizottsag-minosites-alzheimer-kor-verteszt-szegedi-kutatok
A teszt jelenleg még nem áll készen a klinikai alkalmazásra. További validációra van szükség nagyobb, változatosabb populációkban az általánosíthatóság megerősítéséhez. Prospektív, azaz az időben előre tekintő vizsgálatokra is szükség lesz ahhoz, hogy felmérjék, mennyire jól jelzi előre e vizsgálat a betegség progresszióját. Viszont ha beválik ez a megközelítés, akkor a jövőben az eszköz segíthet az orvosoknak eldönteni, hogy mely betegeknek van szükségük további követéses vizsgálatra, mely szakorvosokhoz kell fordulniuk, és végső soron mely kezelések vagy megelőző stratégiák lehetnek a leghatékonyabbak.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának tudományos felfedezésekről is hírt adó Facebook-oldalát.
