بالتعاون مع شركة Eisai Co., Ltd.، حققت جامعة أويتا إنجازًا هامًا في أبحاث مرض الزهايمر. طورت الفرق أول نموذج للتعلم الآلي على الإطلاق قادر على التنبؤ بتراكم أميلويد بيتا (Aβ) في الدماغ باستخدام بيانات من مستشعر معصمه. يعد هذا النموذج الرائد، الذي تم نشره بالتفصيل في مجلة Alzheimer's Research & Therapy في 12 ديسمبر 2023، باتباع نهج أكثر سهولة وغير جراحي لفحص تراكم Aβ في الدماغ، وهو عامل حاسم في مرض الزهايمر.
ثورة في فحص مرض الزهايمر والتنبؤ به
يمثل نموذج التعلم الآلي المطور حديثًا تحولًا في اكتشاف مرض الزهايمر. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية، مثل التصوير المقطعي بالإصدارtron (PET) واختبار السائل النخاعي، محدودة بسبب ارتفاع تكاليفها وغزوها وتوافرها. في المقابل، يستخدم النموذج الجديد البيانات البيولوجية وبيانات نمط الحياة التي يمكن الوصول إليها بسهولة، والتي تم جمعها من أجهزة استشعار معصمه والاستشارات الطبية. تتضمن هذه البيانات النشاط البدني وأنماط النوم ومعدل ضربات القلب وعوامل نمط الحياة المختلفة مثل التفاعلات الاجتماعية وطرق النقل.
يدمج النموذج هذه البيانات الشاملة للتنبؤ باحتمالية تراكم Aβ في الدماغ. وقد أظهرت نتائج واعدة، حيث بلغ مؤشر تقييم المنطقة تحت المنحنى (AUC) 0.79، مما يشير إلى إمكاناتtronلإجراء فحص دقيق. وهذا النهج لا يجعل فحص مرض الزهايمر أكثر جدوى فحسب، بل يقلل أيضًا من العبء المالي والجسدي على المرضى، وخاصة في المناطق ذات الوصول المحدود إلى مرافق الاختبار الطبي المتقدمة.
نقطة تحول في إدارة مرض الزهايمر
ويأتي تطوير هذا النموذج في الوقت المناسب بشكل خاص، حيث تواجه اليابان تحديات مجتمع الشيخوخة المفرطة مع ارتفاع عدد مرضى الخرف. عوامل نمط الحياة مثل عدم ممارسة الرياضة، والعزلة الاجتماعية، واضطرابات النوم، إلى جانب أمراض مثل ارتفاع ضغط الدم والسكري وأمراض القلب والأوعية الدموية، هي عوامل خطر معروفة لمرض الزهايمر. ولذلك، فإن النموذج يمثل أداة حاسمة للكشف المبكر والتدخل، وهو أمر ضروري للإدارة الفعالة لمرض الزهايمر.
استخدم البحث بيانات من دراسة أترابية مستقبلية في مدينة أوسوكي بمحافظة أويتا، شملت 122 فردًا يعانون من ضعف إدراكي خفيف أو ضعف في الذاكرة الذاتية. وارتدى المشاركون، الذين تبلغ أعمارهم 65 عامًا فما فوق، أجهزة استشعار على المعصم لمدة سبعة أيام تقريبًا كل ثلاثة أشهر، مما يوفر بيانات بيولوجية مستمرة. تم تحليل هذه البيانات، بالإضافة إلى معلومات نمط الحياة التي تم الحصول عليها من خلال الاستشارات الطبية، باستخدام تقنيات التعلم الآلي، بما في ذلك آلة ناقل الدعم، والشبكة المرنة، والانحدار اللوجستي.
dentالبحث 22 عاملاً مشتركًا يساهم في التنبؤ بتراكم Aβ، مع التركيز على أهمية اتباع نهج متكامل للتنبؤ بمرض الزهايمر. وتشمل هذه العوامل النشاط البدني، وجودة النوم، ومعدل ضربات القلب، ومقاييس التفاعل الاجتماعي، مما يسلط الضوء على التفاعل المعقد بين العوامل البيولوجية وعوامل نمط الحياة في تطور مرض الزهايمر.
الآثار المترتبة على أبحاث وعلاج مرض الزهايمر في المستقبل
يفتح هذا النهج الجديد آفاقًا جديدة لأبحاث مرض الزهايمر وعلاجه. ويؤكد على أهمية بيانات المريض الشاملة في فهم وتوقع تطور المرض. علاوة على ذلك، فإن طبيعة النموذج غير الغازية وسهولة الوصول إليه تجعله أداة لا تقدر بثمن في المعركة العالمية ضد مرض الزهايمر، مما يوفر الأمل في الكشف المبكر والتدخل في مجموعات سكانية متنوعة.
وبما أن مرض الزهايمر لا يزال يمثل تحديًا صحيًا عالميًا كبيرًا، فإن التقدم مثل هذا النموذج أمر بالغ الأهمية. فهي لا تعزز فهمنا للمرض فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لاستراتيجيات علاج أكثر فعالية وشخصية. يعد التعاون بين جامعة أويتا وشركة إيساي المحدودة بمثابة شهادة على قوة الجمع بين البحوث الطبية والتكنولوجيا المتطورة، ووضع معيار جديد في السعي وراء حلول أفضل للرعاية الصحية.
أكاديمية Cryptopolitan: هل تريد تنمية أموالك في عام 2025؟ تعرف على كيفية القيام بذلك مع DeFi في مناسنا الإلكتروني القادم. احفظ مكانك
