Yeni yapay zeka yaklaşımı, alzheimer ve diğer zorlu hastalıklar için hassas tıbbi gelişme vaat ediyor!
Araştırmacılar, hasta kayıtlarını analiz etmek için makine öğrenimini kullanarak alzheimer semptomlarının başlamasından yedi yıl öncesine kadar tahmin edebilen bir yapay zeka yöntemi geliştirdiler. San Francisco, Kaliforniya’da bulunan önde gelen bir sağlık bilimleri üniversitesi olan ve tıp eğitimi, araştırma ve hasta bakımı alanlarındaki profesyonelliğiyle ile ün yapmış UCSF, çalışmalarında özellikle kadınlarda yüksek kolesterol ve osteoporozun önemli belirleyiciler olduğunu vurgulayarak yapay zekanın karmaşık hastalık modellerini ve biyolojik etkenlerini ortaya çıkarma potansiyelini gözler önüne serdi. Yapay zeka, klinik veriler üzerinde uygulanan makine öğrenimi teknikleri ile alzheimer hastalığının başlangıcını yedi yıl öncesinden %72 doğrulukla tahmin edebiliyor.
UCSF’nin SPOKE gibi araçları aracılığıyla klinik verilerini genetik veri tabanlarıyla entegre eden ekip, alzheimer ile bağlantılı genleri tespit ederek erken teşhis ve farklı sağlık koşulları ile alzheimer riski arasındaki etkileşimi anlamak için yeni yollar keşfetti. Ayrıca, SPOKE kullanan araştırmacılar, alzheimer riskini belirli genlerle ilişkilendirerek kadınlarda osteoporoz ve alzheimer arasında bir bağlantı olduğunu açıkladılar.
Bu çalışma, yapay zekanın klinik verilerdeki kalıpları tespit etmek ve büyük genetik veri tabanlarını araştırmak suretiyle hastalık riskini hangi faktörlerin yönlendirdiğini keşfedebileceğimizi göstermektedir. Araştırmacılar bu yöntemin bir gün alzheimer, lupus ve endometriozis gibi teşhisi zor diğer hastalıklarda da kullanılarak teşhis ve tedavi sürecinin hızlanmasına yardımcı olacağını umuyor. UCSF’deki Sirota Laboratuvarı’nda doktora öğrencisi olan çalışmanın başyazarı Alice Tang, “Bu çalışma, yalnızca riski olabildiğince erken belirlemek için değil, aynı zamanda arkasındaki biyolojiyi anlamak için rutin klinik veriler üzerinde yapay zekayı kullanmaya yönelik ilk adımdır” dedi. “Bu yapay zeka yaklaşımının gücü, riski hastalık kombinasyonlarına göre tanımlamasından geliyor” diyerek sözlerine ekledi.
Bulgular 21 Şubat 2024’te Nature Aging dergisinde yayınlandı.
Klinik veriler ve öngörünün gücü
Bilim insanları uzun zamandır hafızayı yok eden, ilerleyici ve nihayetinde ölümcül bir bunama türü olan alzheimer hastalığının biyolojik etkenlerini ve erken belirleyicilerini keşfetmeye çalışıyor.
Araştırmacılar, alzheimer teşhisi konulan hastalarla alzheimer olmayan bireyler arasında Hafıza ve Yaşlanma Merkezi’nde toplanan 5 milyondan fazla hasta verisini karşılaştırarak hastalığa yakalanma olasılığını yedi yıl öncesine kadar %72’lik bir öngörü gücüyle tespit etmeyi başardılar.
Hipertansiyon, yüksek kolesterol ve D vitamini eksikliği gibi çeşitli faktörlerin hem erkeklerde hem de kadınlarda belirleyici olduğu, erektil disfonksiyon ve prostat büyümesinin erkeklerde önemli bir faktör olurken kadınlar için osteoporozun belirleyici bir faktör olduğu açıklanmıştır. Tabi ki bu, yaşlı kadınlar arasında yaygın olan kemik hastalığına sahip herkesin alzheimera yakalanacağı anlamına gelmiyor.
Tang, “Modelimizin alzheimer başlangıcını öngörmesini sağlayan şey hastalıkların birleşimidir. Osteoporozun kadınlar için öngörücü bir faktör olduğunu bulmamız, kemik sağlığı ile demans riski arasındaki biyolojik etkileşimi vurgulamaktadır” şeklinde açıklama yaptı.
Hassas tıp yaklaşımı
Modelin öngörücü gücünün altında yatan biyolojiyi anlamak için araştırmacılar halka açık moleküler veri tabanlarına ve UCSF’de – nöroloji profesörü ve UCSF Weill Nörobilimler Enstitüsü üyesi Sergio Baranzini’nin laboratuvarında – geliştirilen SPOKE (Ölçeklenebilir Hassas Tıp Odaklı Bilgi Motoru) adlı özel bir araca başvurdular.
SPOKE esasen araştırmacıların tedavi için kalıpları ve potansiyel moleküler hedefleri belirlemek için kullanabilecekleri bir veri tabanıdır. Apolipoprotein E geni APOE4’ün bir varyant formu aracılığıyla alzheimer ve yüksek kolesterol arasındaki iyi bilinen ilişkiyi ortaya çıkardı. Ancak, genetik veri tabanlarıyla birleştirildiğinde, MS4A6A adı verilen daha az bilinen bir gendeki bir varyant aracılığıyla kadınlarda osteoporoz ve alzheimer arasında bir bağlantı da tespit etti. Nihayetinde araştırmacılar bu yaklaşımın lupus ve endometriozis gibi teşhisi zor diğer hastalıklarda da kullanılabileceğini umuyor.
Çalışmanın kıdemli yazarı, UCSF Bakar Hesaplamalı Sağlık Bilimleri Enstitüsü’nde doçent olan Marina Sirota, “Bu çalışma, hangi hastaların alzheimera yakalanma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin etmek ve bunun nedenlerini anlamak için hasta verilerinden makine öğrenimi ile nasıl yararlanabileceğimizin harika bir örneğidir” dedi.
