De ziekte van Parkinson, een degeneratieve neurologische aandoening die miljoenen mensen over de hele wereld treft, kan binnenkort jaren voor het begin van de symptomen worden opgespoord. Onderzoekers van UNSW Sydney hebben in samenwerking met Boston University een innovatieve AI-tool ontwikkeld die dit kan. Het gebruikt machine learning om metabolieten in het lichaam te analyseren, waardoor mogelijk vroege markers van de ziekte van Parkinson worden onthuld. Deze doorbraak zou een revolutie teweeg kunnen brengen vroege detectie en de weg vrijmaken voor effectievere behandelstrategieën.
Lees ook: Gebruik van ML in de gezondheidszorg: voorspellende analyse en diagnose
Onthulling van de belofte van vroege opsporing van de ziekte van Parkinson
De studie, uitgevoerd door wetenschappers van de UNSW School of Chemistry, was gericht op bloedmonsters van gezonde personen die deel uitmaakten van het Spaanse Europese prospectieve onderzoek naar kanker en voeding (EPIC). Door de metabolieten in deze monsters te analyseren, probeerden de onderzoekers unieke combinaties te identificeren die zouden kunnen fungeren als potentiële indicatoren of waarschuwingssignalen voor de ziekte van Parkinson. Opmerkelijk is dat de door UNSW-onderzoekers ontwikkelde tool, genaamd CRANK-MS (Classification and Ranking Analysis using Neural network genereer Knowledge from Mass Spectrometry), veelbelovend bleek in het nauwkeurig voorspellen van de aanwezigheid van de ziekte tot 15 jaar van tevoren.
Lees ook: ML-model voorspelt slapeloosheid met aanzienlijke nauwkeurigheid
Metabolietassociaties blootleggen door middel van machinaal leren
Traditionele methoden voor het analyseren van metabolomics-gegevens zijn meestal gebaseerd op statistische benaderingen die correlaties tussen specifieke moleculen onderzoeken. CRANK-MS hanteert echter een meer alomvattende benadering, rekening houdend met de associaties tussen meerdere metabolieten die worden gebruikt algoritmen voor machine learning. De tool maakt gebruik van de rekenkracht die nodig is om honderden tot duizenden metabolieten tegelijkertijd te analyseren. Dit zorgt voor meer inzicht en een dieper begrip van de ziekte. Door alle beschikbare informatie te integreren zonder gegevensreductie, stelt CRANK-MS onderzoekers in staat metabolieten te identificeren die mogelijk zijn gemist met behulp van conventionele benaderingen.
Potentieel voor vroege interventie en verbeterde diagnose
De ziekte van Parkinson wordt momenteel gediagnosticeerd door fysieke symptomen zoals trillende handen te observeren, waardoor er geen ruimte is voor vroegtijdige interventie. Atypische symptomen zoals slaapstoornissen en apathie kunnen zich echter al tientallen jaren manifesteren voordat motorische symptomen optreden. Dit is waar CRANK-MS van onschatbare waarde kan blijken te zijn, waardoor vroege detectie mogelijk wordt en de mogelijkheid voor preventieve maatregelen om de progressie van de ziekte te verminderen. Met een nauwkeurigheid tot 96% bij het voorspellen van de ziekte van Parkinson, heeft CRANK-MS een enorm potentieel als een niet-invasief en efficiënt diagnostisch hulpmiddel. Door de tool te gebruiken bij het eerste teken van atypische symptomen, kunnen artsen mogelijk het toekomstige risico op het ontwikkelen van de ziekte van Parkinson inschatten of uitsluiten.
Lees ook: Revolutionaire AI-tool ontwikkeld om blindheid bij kinderen te diagnosticeren
CRANK-MS, de AI-tool ontwikkeld door UNSW-onderzoekers, is niet beperkt tot alleen de detectie van de ziekte van Parkinson. Het dient als een veelzijdig platform voor het diagnosticeren van verschillende ziekten door gebruik te maken van metabolomics-gegevens en algoritmen voor machine learning. Door het gebruiksvriendelijke karakter van CRANK-MS kunnen onderzoekers met een conventionele laptop in minder dan 10 minuten resultaten genereren. Deze toegankelijkheid opent mogelijkheden voor het toepassen van de tool op andere ziekten, het identificeren van nieuwe biomarkers en het verbeteren van de algehele diagnostische en monitoringmogelijkheden op het gebied van geneeskunde.
Implicaties voor toekomstig onderzoek en samenwerking
Het baanbrekende werk van de onderzoekers van UNSW Sydney en hun medewerkers aan de Universiteit van Boston markeert een belangrijke mijlpaal in het onderzoek naar de ziekte van Parkinson. De ontwikkeling van CRANK-MS en het potentieel ervan om de ziekte jaren voordat de symptomen zich manifesteren op te sporen, biedt hoop op vroegtijdige interventie en betere resultaten voor de patiënt. De weg die voor ons ligt, vereist echter uitgebreide validatiestudies en wereldwijde samenwerking om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de tool voor diverse populaties te waarborgen.
Lees ook: Machine Learning & AI voor de gezondheidszorg in 2023
Ons zeggen
Met de komst van de CRANK-MS-tool zal het landschap van de detectie van de ziekte van Parkinson een paradigmaverschuiving ondergaan. Het vermogen om de ziekte jaren voordat de symptomen verschijnen te voorspellen, biedt een ongekende mogelijkheid voor vroege interventie. Dit leidt tot betere patiëntresultaten en een beter begrip van de onderliggende mechanismen van de ziekte. Terwijl onderzoekers de AI-tool blijven verfijnen en valideren, kan de dag komen dat het opsporen van de ziekte van Parkinson net zo routineus wordt als een simpele bloedtest, wat een nieuw tijdperk van proactieve gezondheidszorg en transformerende behandelingen inluidt.
Verwant
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
- Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/ai-tool-developed-to-detect-parkinsons-disease-years-before-symptoms/
