AI wykrywa Parkinsona na podstawie oddechu

AI analizuje wzorce oddechu i wykrywa wczesne sygnały Alzheimera (zdjęcie: Massachusetts Institute of Technology MIT)
AI analizuje wzorce oddechu i wykrywa wczesne sygnały Parkinsona
(zdjęcie: Massachusetts Institute of Technology MIT)

Algorytmy sztucznej inteligencji są zdolne dostrzec subtelne, niemożliwe do wykrycia przez człowieka zmiany w wzorcach oddychania podczas snu. Opracowane przez ekspertów Massachusetts Institute of Technology (MIT) urządzenie wykorzystuje sieć neuronową do zdiagnozowania i określenia stopnia zaawansowania Parkinsona – choroby, na którą zapada coraz więcej osób.

Podstępna choroba

Choroba Parkinsona, czyli postępujący proces zwyrodnienia komórek nerwowych prowadzący do obumierania neuronów, jest wyjątkowo trudna do zdiagnozowania. Pierwszymi objawami są zmiany o charakterze motorycznym, jak drżenie spoczynkowe, sztywność mięśniowa, spowolnienie ruchowe oraz zaburzenia stabilności ciała. Niestety, pojawiają się one się dopiero w późnej fazie, zazwyczaj kilka lat po tym, jak choroba zaczyna się rozwijać. Jednak z pomocą nowoczesnych technologii, pierwsze sygnały będzie można wykryć dużo wcześniej.

Zespołowi naukowców MIT udało się opracować model sztucznej inteligencji (AI) analizujący wzorce oddechowe występujące podczas snu, które – jak się okazuje – mogą zdradzać pierwsze objawy rozwoju choroby, a także śledzić stopień jej zaawansowania. W pracach nad innowacją badacze sięgnęli do sieci neuronowej, czyli serii połączonych algorytmów naśladujących pracę ludzkiego mózgu. Aby wykazać skuteczność działania innowacji, algorytm przetestowano na 7 687 osobach, w tym 757 pacjentach z chorobą Parkinsona.

AI analizuje sposób oddychania we śnie

To duży przełom otwierający drogę do taniej i szeroko dostępnej diagnostyki choroby. Dotychczasowe badania umożliwiające wczesne wykrycie Parkinsona wymagały wizyt w specjalistycznych ośrodkach medycznych i opierały się na kosztownej i inwazyjnej analizie płynu mózgowo-rdzeniowego oraz metodach neuroobrazowania, czyli obserwacji reakcji mózgu – za pomocą rezonansu magnetycznego – podczas realizacji określonych czynności.

Opracowane przez naukowców MIT badanie wykonywane jest w domu chorego, gdy ten śpi, a do tego bezdotykowo. W tym celu skonstruowano urządzenie o wyglądzie domowego routera Wi-Fi. Emituje ono sygnały radiowe w kierunku klatki piersiowej, analizuje ich odbicia i odczytuje wzorce oddechowe badanej osoby. Uzyskane dane opisujące oddech są następnie przekazywane do sieci neuronowej w celu oceny, czy nie zawierają śladów wskazujących na chorobę Parkinsona oraz ich nasilenie.

Związek pomiędzy chorobą Parkinsona a sposobem oddychania został zauważony już w 1817 roku przez dr Jamesa Parkinsona, który jako pierwszy opisał objawy choroby, którą potem nazwano jego nazwiskiem. To zmotywowało badaczy do przyjrzenia się biomarkerowi, jakim jest oddech, zamiast skupiania się tylko na ruchach pacjenta. Niektóre badania medyczne wykazały, że objawy oddechowe pojawiają się wiele lat przed objawami motorycznymi.

Parkinson jest drugim najczęściej występującym zaburzeniem neurologicznym, zaraz po chorobie Alzheimera. Liczba chorych rośnie w alarmującym tempie i podwoiła się w ostatnich 25 latach. Według Światowej Organizacji Zdrowia, na całym świecie 8,5 mln osób dotkniętych jest chorobą Parkinsona. Nowa metoda diagnozy może pomóc w pracach nad nowymi lekami oraz w diagnostyce pacjentów, którzy nie mają dostępu do dużych ośrodków medycznych.

Czytaj także: Pacjent “na chipie” pomoże odkrywać nowe leki