პარკინსონის დაავადება ნევროლოგიური აშლილობაა, რომელიც გავლენას ახდენს მოძრაობაზე. მსგავსი დაავადების დასაძლევად მნიშვნელოვანია ადრეული დიაგნოსტიკა და შესაბამისი მკურნალობა.

სამხრეთ უელსის უნივერსიტეტის (UNSW) მეცნიერებმა ბოსტონის უნივერსიტეტის მკვლევრებთან თანამშრომლობით, წარმოადგინეს ახალი მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც გვპირდება პარკინსონის დაავადების გამოვლენას სიმპტომების დაწყებამდე.

ჟურნალ ACS Central Science-ში გამოქვეყნებულ კვლევაში აღწერილია ხელოვნური ინტელექტის (AI) და ნერვული ქსელების გამოყენება პაციენტების სხეულში ბიომარკერების გასაანალიზებლად.

ჯგუფმა შეისწავლა ჯანმრთელი ადამიანების სისხლის ნიმუშები. 39 პაციენტს მოგვიანებით პარკინსონის დაავადება განუვითარდა. მკვლევრებმა გამოიყენეს სპეციალური ხელოვნური ინტელექტი, სახელწოდებით CRANK-MS, რომელიც შემუშავებულია UNSW-ის მკვლევრის, დიანა ჟანგის მიერ.

სტანდარტულად, მეტაბოლური მონაცემების ანალიზი სტატისტიკური მიდგომების გამოყენებით ხდება. თუმცა, ამ შემთხვევაში გუნდმა განსხვავებული მიდგომა გამოიყენა — სხვადასხვა მეტაბოლიტებს შორის ასოციაციების გათვალისწინებით.

ინოვაციურმა მეთოდმა მკვლევრებს საშუალება მისცა დაედგინათ მეტაბოლიტების უნიკალური კომბინაციები, რომლებიც შეიძლება გამოეყენებინათ ადრეული გამაფრთხილებელი ნიშნების აღმოსაჩენად.

ასოცირებული პროფესორი ალექსანდრ დონალდი, რომელიც კვლევაში თავადაც იყო ჩართული, განმარტავს, რომ მათი მიდგომა სხვებისგან გამოირჩევა. ჩვეულებრივი მეთოდებისგან განსხვავებით, ახალი მიდგომა იყენებდა დაუმუშავებელ მონაცემებს.

მნიშვნელოვანი მიღწევა

მიღწევას უდიდესი მნიშვნელობა აქვს პარკინსონის დაავადების სამკურნალოდ. ამ მომენტისთვის არ არსებობს სისხლის, ან ლაბორატორიული ტესტები დაავადების არაგენეტიკური შემთხვევებისთვის.

თუმცა, სიმპტომები, როგორიცაა ძილის დარღვევა და აპათია, შეიძლება დაფიქსირდეს პარკინსონის დაავადების მქონე პირებში სიმპტომების გამოვლენამდე დიდი ხნით ადრე. ამიტომ, CRANK-MS მსგავსი მონაცემების გამოყენებით პროგნოზირების საშალებას იძლევა. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გამორიცხოს დაავადების განვითარება ან მისი განვითარების შანსებზე მიუთითოს.

კვლევის ფარგლებში, ხელოვნურმა ინტელექტმა სისხლის ქიმიკატების ანალიზით დაავადების პროგნოზირება 96 პროცენტიანი სიზუსტით შეძლო.

"კვლევა საინტერესოა სხვადასხვა ფაქტორის გამო. პირველი, სიზუსტე ძალიან მაღალია. მეორე, მანქანური სწავლების ამ მიდგომამ მოგვცა საშუალება გამოგვევლინა ქიმიური მარკერები, რომლებიც გადამწყვეტია პარკინსონის დაავადების ზუსტად პროგნოზირებისთვის", — ნათქვამია კვლევაში.

CRANK-MS ამჟამად თავისუფლად არის ხელმისაწვდომი მკვლევარებისთვის მთელ მსოფლიოში.