Onderzoekers hebben een AI-ondersteunde bloedtest ontwikkeld die het begin van de ziekte van Parkinson kan voorspellen tot zeven jaar voordat de symptomen zich manifesteren.
De onderzoek, geleid door wetenschappers van het University College London (UCL) en het Universitair Medisch Centrum Goettingen in Duitsland en gepubliceerd in Nature Communications, zou vroege, gerichte behandelingen kunnen ontsluiten om de progressie van deze slopende neurodegeneratieve aandoening te vertragen.
De ziekte van Parkinson is een groeiend wereldwijd gezondheidsprobleem, waaraan wereldwijd bijna 10 miljoen mensen lijden, waaronder meer dan 1 miljoen mensen in de VS en 150.000 mensen in het Verenigd Koninkrijk.
De ziekte wordt gekenmerkt door symptomen zoals trillen, bewegingsproblemen, spierstijfheid, evenwichtsproblemen, geheugenproblemen, duizeligheid en zenuwpijn. Symptomen ontstaan door het afsterven van zenuwcellen in de "substantia nigra", een deel van de hersenen dat verantwoordelijk is voor het controleren van beweging.
Op dit moment zijn er geen behandelingen beschikbaar om de progressie van de ziekte te stoppen of om te keren en bij de meeste patiënten wordt de diagnose pas gesteld nadat de symptomen zich al hebben ontwikkeld. Dr. Jenny Hällqvist van de UCL, co-auteur van het onderzoek, legt uit: "Mensen krijgen de diagnose wanneer er al neuronen verloren zijn gegaan. We moeten die neuronen beschermen, niet wachten tot ze weg zijn."
Deze baanbrekende bloedtest met AI kan de ziekte van Parkinson tot 79% nauwkeurig voorspellen, zeven jaar voordat de symptomen zichtbaar worden.
Onderzoeksnieuws 📣
Door Parkinson UK gefinancierd onderzoek toont belofte voor bloed
test die Parkinson kan identificeren voordat de bewegingssymptomen optreden.Lees het volledige verhaal en wat dit betekent voor mensen met Parkinson 👉🏽 https://t.co/2LwhkHRXbf pic.twitter.com/yxTZHRSgJQ
- Parkinson UK (@ParkinsonsUK) 18 juni 2024
Meer over het onderzoek
Zo werkte het onderzoek:
- Identificeren van potentiële biomarkerss: Het onderzoek begon met het analyseren van bloedmonsters van recent gediagnosticeerde Parkinson-patiënten en gezonde controles met behulp van geavanceerde massaspectrometrische technieken. Hierdoor konden de onderzoekers 47 eiwitten identificeren die anders tot expressie kwamen in de twee groepen.
- Een gerichte bloedtest ontwikkelen: Op basis van hun eerste analyse ontwikkelde het team een gerichte bloedtest om de niveaus van 121 specifieke eiwitten te meten.
- De test valideren: De onderzoekers pasten de gerichte test vervolgens toe op bloedmonsters van een onafhankelijke groep Parkinsonpatiënten, gezonde controles, personen met andere neurologische aandoeningen en patiënten met geïsoleerde REM-slaapgedragstoornis (iRBD), een bekende risicofactor voor Parkinson. Dit bevestigde dat 23 van de gemeten eiwitten significant verschilden tussen Parkinsonpatiënten en gezonde controles.
- Machinaal leren toepassen: De gegevens van de validatiestap werden gebruikt om machine learning-modellen te trainen om onderscheid te maken tussen de ziekte van Parkinson en gezonde controles op basis van eiwitniveaus. Een model dat slechts acht van de eiwitten gebruikte, was in staat om Parkinson en gezonde monsters correct te classificeren met een nauwkeurigheid van 100%.
- Resultaten: Om de bevindingen verder te bevestigen, verfijnden de onderzoekers de test en pasten deze toe op een aparte groep van 54 iRBD-patiënten die in de loop der tijd 146 bloedmonsters hadden verstrekt. De machine learning-modellen voorspelden dat 70-79% van deze monsters Parkinson-achtig waren, waarbij sommige van deze voorspellingen werden gedaan tot zeven jaar voordat de personen Parkinson-symptomen ontwikkelden.
Het team is nu van plan om de test verder te vereenvoudigen, zodat patiënten gewoon een druppel bloed op een kaart naar het lab kunnen sturen voor analyse.
Professor David Dexter, onderzoeksdirecteur bij Parkinson's UK, een liefdadigheidsinstelling die het onderzoek heeft helpen financieren, prees de bevindingen, onder vermelding van"De bevindingen voegen iets toe aan een opwindende golf van recente activiteiten om een eenvoudige manier te vinden om Parkinson te testen en te meten." Hij suggereerde ook dat de test mogelijk onderscheid kan maken tussen Parkinson en andere soortgelijke aandoeningen.
Hoewel grotere onderzoeken nodig zijn om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van deze AI-ondersteunde bloedtest te valideren, betekent het een enorme stap voorwaarts in de zoektocht naar een vroege diagnose van de ziekte van Parkinson.
Het is niet de eerste keer dat AI wordt ingezet om risicofactoren of tekenen van Parkinson te identificeren.
Nog niet zo lang geleden hebben onderzoekers een oogtest ontwikkeld die de ziekte ook zouden kunnen identificeren voordat de symptomen zich ontwikkelen.
Het AlphaFold-project van Google, dat al lang loopt, is veelbelovend als het gaat om het ontdekken van precies hoe ziekten zoals Parkinson ontwikkelenen de onderzoekers van de Universiteit van Cambridge ontwikkelden een model voor ontdekking van medicijnen voor Parkinson die 1000 keer sneller waren dan conventionele methoden.
AI heeft een kaskrakerjaar voor het bestrijden van ziekten en het versnellen van geavanceerde behandelingen, met OpenAI en Color Health werken samen over een kankerpatiënt eerder deze week.
