ჯორჯთაუნის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა მნიშვნელოვანი ნაბიჯი გადადგეს პარკინსონის დაავადების (PD) ადრეულ დიაგნოსტიკაში. მათ გამოიყენეს მანქანური სწავლების მოდელი პარკინსონით დაავადებულ თაგვებზე ტესტირებებში და შეძლეს დაავადების ადრეული ნიშნების – ქცევითი ცვლილებების – იდენტიფიცირება მანამ, სანამ უფრო აშკარა სიმპტომები გამოჩნდებოდა.
კვლევა, რომელიც გამოქვეყნდა ჟურნალ “eNeuro”-ში, ნათლად აჩვენებს ხელოვნური ინტელექტის (AI) დიდ პოტენციალს პარკინსონის ადრეული ინდიკატორების აღმოჩენაში. ეს მიღწევა იმედის მომცემია, რადგან დაავადების ადრეული ნიშნების გამოვლენა მკურნალობის ეფექტურობას მნიშვნელოვნად გაზრდის.
კვლევის ფარგლებში მეცნიერებმა გამოიყენეს მოძრაობის სპეციალიზებული სეკვენირების პლატფორმა. ეს პლატფორმა აანალიზებს მაღალსიჩქარიან, სამგანზომილებიან ვიდეოჩანაწერებს და საშუალებას აძლევს მკვლევრებს თვალყური ადევნონ პოზისა და მოძრაობის უმცირეს, წამის მეასედებში მიმდინარე ცვლილებებს.
ამ დეტალური ანალიზის შედეგად, მათ აღმოაჩინეს, რომ პარკინსონით დაავადებული თაგვები ადრეულ ეტაპებზე ამჟღავნებდნენ შემცირებულ სიჩქარეს და მოქნილობას მკვეთრ მოძრაობებში. ეს დაკვირვება მიუთითებს დაავადების პოტენციურ ქცევით ბიომარკერზე, რაც ადასტურებს ხელოვნური ინტელექტის მნიშვნელობას პარკინსონის ადრეულ დიაგნოსტიკაში.
კვლევის მნიშვნელოვანი ნაწილი იყო ლევოდოპას ეფექტების შემოწმება. ლევოდოპა პარკინსონის დაავადების სამკურნალოდ ყველაზე ხშირად გამოყენებული საშუალებაა. აღმოჩნდა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ლევოდოპამ გააუმჯობესა მოძრაობების სიჩქარე თაგვებში, მან ვერ მოახერხა მოძრაობის სხვა მახასიათებლების გაუმჯობესება. ეს მიუთითებს, რომ ლევოდოპას ეფექტურობა შეზღუდულია დაავადების ადრეულ ეტაპზე მოტორული ცვლილებების მართვისას.
კვლევის ხელმძღვანელი, დანიილ ბერეჟნოი აცხადებს: „შესაძლოა, იგივე მანქანური სწავლების მიდგომა, რომელიც ჩვენ გამოვიყენეთ, დაგვეხმაროს ადამიანებში პარკინსონის ადრეული ბიომარკერების იდენტიფიცირებაში“.
თუ ეს მეთოდი ადამიანებისთვისაც უსაფრთხო და ეფექტური აღმოჩნდება, მას შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს პარკინსონის ადრეულ დიაგნოსტიკასა და მკურნალობაში.
წყარო: eNeuro
