Forscher haben einen KI-gestützten Bluttest entwickelt, der den Ausbruch der Parkinson-Krankheit bis zu sieben Jahre vor dem Auftreten der Symptome vorhersagen kann.
Die StudieDie von Wissenschaftlern des University College London (UCL) und des Universitätsklinikums Göttingen in Deutschland geleitete und in Nature Communications veröffentlichte Studie könnte frühe, gezielte Behandlungen zur Verlangsamung des Fortschreitens dieser schwächenden neurodegenerativen Erkrankung ermöglichen.
Die Parkinson-Krankheit ist ein zunehmendes globales Gesundheitsproblem, von dem weltweit fast 10 Millionen Menschen betroffen sind, darunter mehr als 1 Million Menschen in den USA und 150 000 im Vereinigten Königreich.
Die Krankheit ist durch Symptome wie Zittern, Bewegungsstörungen, Muskelsteifheit, Gleichgewichtsstörungen, Gedächtnisprobleme, Schwindel und Nervenschmerzen gekennzeichnet. Symptome entstehen durch das Absterben von Nervenzellen in der "Substantia nigra", einem Teil des Gehirns, der für die Steuerung von Bewegungen zuständig ist.
Derzeit gibt es keine Behandlungsmöglichkeiten, um das Fortschreiten der Krankheit aufzuhalten oder umzukehren, und die meisten Patienten werden erst diagnostiziert, wenn die Symptome bereits aufgetreten sind. Wie Dr. Jenny Hällqvist vom UCL, eine Mitautorin der Studie, erklärte: "Die Diagnose wird gestellt, wenn die Neuronen bereits verloren sind. Wir müssen diese Neuronen schützen und dürfen nicht warten, bis sie verschwunden sind".
Dieser bahnbrechende KI-gestützte Bluttest kann die Parkinson-Krankheit mit einer Genauigkeit von bis zu 79% vorhersagen, und zwar bis zu sieben Jahre bevor Symptome auftreten.
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Von Parkinson's UK geförderte Forschung zeigt vielversprechende Ergebnisse für ein Blut
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- Parkinson's UK (@ParkinsonsUK) 18. Juni 2024
Mehr über die Studie
Die Studie lief folgendermaßen ab:
- Identifizierung potenzieller Biomarkers: Die Studie begann mit der Analyse von Blutproben von kürzlich diagnostizierten Parkinson-Patienten und gesunden Kontrollpersonen unter Verwendung fortschrittlicher Massenspektrometrietechniken. Dadurch konnten die Forscher 47 Proteine identifizieren, die in den beiden Gruppen unterschiedlich exprimiert wurden.
- Entwicklung eines gezielten Bluttests: Auf der Grundlage ihrer ersten Analyse entwickelte das Team einen gezielten Bluttest, mit dem die Werte von 121 spezifischen Proteinen gemessen werden können.
- Validierung des Tests: Die Forscher wendeten den gezielten Test dann auf Blutproben einer unabhängigen Gruppe von Parkinson-Patienten, gesunden Kontrollpersonen, Personen mit anderen neurologischen Störungen und Patienten mit isolierter REM-Schlaf-Verhaltensstörung (iRBD), einem bekannten Risikofaktor für Parkinson, an. Dabei bestätigte sich, dass 23 der gemessenen Proteine signifikante Unterschiede zwischen Parkinson-Patienten und gesunden Kontrollpersonen aufwiesen.
- Anwendung des maschinellen Lernens: Die Daten aus dem Validierungsschritt wurden verwendet, um Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren, die auf der Grundlage der Proteinkonzentrationen zwischen der Parkinson-Krankheit und gesunden Kontrollen unterscheiden. Ein Modell, das nur acht der Proteine verwendete, konnte Parkinson- und gesunde Proben mit einer Genauigkeit von 100% korrekt klassifizieren.
- Ergebnisse: Um die Ergebnisse weiter zu bestätigen, verfeinerten die Forscher den Test und wandten ihn auf eine separate Gruppe von 54 iRBD-Patienten an, die im Laufe der Zeit 146 Blutproben abgegeben hatten. Die Modelle des maschinellen Lernens sagten voraus, dass 70-79% dieser Proben Parkinson-ähnlich waren, wobei einige dieser Vorhersagen bis zu sieben Jahre vor dem Auftreten von Parkinsonsymptomen gemacht wurden.
Das Team plant nun, den Test weiter zu vereinfachen, so dass die Patienten einfach einen Blutstropfen auf einer Karte zur Analyse an das Labor schicken können.
Professor David Dexter, Forschungsdirektor bei Parkinson's UK, einer Wohltätigkeitsorganisation, die die Studie mitfinanziert hat, lobte die Ergebnisse, mit der AngabeDie Ergebnisse fügen sich in eine aufregende Reihe von Aktivitäten der letzten Zeit ein, die darauf abzielen, einen einfachen Weg zu finden, Parkinson zu testen und zu messen. Er deutete auch an, dass der Test in der Lage sein könnte, zwischen Parkinson und anderen ähnlichen Erkrankungen zu unterscheiden.
Zwar sind größere Studien erforderlich, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieses KI-gestützten Bluttests zu validieren, doch stellt er einen gewaltigen Fortschritt bei der Suche nach einer Frühdiagnose der Parkinson-Krankheit dar.
Es ist nicht das erste Mal, dass KI eingesetzt wird, um Risikofaktoren oder Anzeichen von Parkinson zu erkennen.
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