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Das japanische Pharmaunternehmen Eisai hat zusammen mit der Universität Oita in Japan das möglicherweise weltweit erste KI-Modell entwickelt, das Daten von tragbaren Geräten nutzt, um die Alzheimer-Krankheit, die häufigste Form der Demenz, vorherzusagen.
Ihr Forschungsteam begann mit einer Studie, um ein kostengünstiges, praktisches Instrument zur Voruntersuchung von Personen zu entwickeln, bei denen der Verdacht auf die Entwicklung der Krankheit besteht. Ihre Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Alzheimer’s Research & Therapy veröffentlicht.
ERGEBNISSE
Die Studie sammelte biologische Daten und Lebensstildaten von 122 Personen im Alter von 65 Jahren und älter mit leichter kognitiver Beeinträchtigung oder subjektiver Gedächtnisbeeinträchtigung. Biologische Daten, einschließlich körperlicher Aktivität, Schlaf und Herzfrequenz, wurden von Armbandsensoren erfasst, die sie von 2015 bis 2019 sieben Tage lang alle drei Monate tragen mussten. Die folgenden Lebensstildaten wurden außerdem bei ihren medizinischen Konsultationen erfasst: Beschäftigungsstatus, Häufigkeit Art und Weise, wie man ins Freie geht, Transportmittel, Anzahl der Tage, an denen man an gemeinschaftlichen Aktivitäten teilnimmt, und Hintergründe (Alter, Bildungsgeschichte, Geschichte des Alkoholkonsums und Krankengeschichte).
Darüber hinaus wurden die Teilnehmer jährlichen Amyloid-PET-Untersuchungen (Positronen-Emissions-Tomographie) unterzogen, die die Ansammlung von Amyloid-Beta-Protein im Gehirn nachweisen – einem entscheidenden Biomarker für Alzheimer.
Die Forscher entwickelten ein Vorhersagemodell, das drei maschinelle Lerntechnologien kombinierte: Support Vector Machine, Elastic Net und logistische Regression Integrieren Sie alle gesammelten Daten. Sein Zweck besteht darin, zu bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass jeder Teilnehmer beim Amyloid-PET-Screening positiv getestet wird.
Eine Auswertung des KI-Modells ergab, dass es über eine „ausreichende“ Fähigkeit verfügt, die Ansammlung von Amyloid-Beta-Proteinen vorherzusagen. Mithilfe dieses Modells konnte die Studie 22 Faktoren identifizieren, die zur Akkumulation von Amyloid-Beta-Protein beitragen: körperliche Aktivität, Schlaf, Herzfrequenz, Gesprächsumfang, Alter, Dauer der Ausbildung, Leben mit oder ohne Kinder, Transportmittel, Anwesenheit der Begleitperson bei Krankenhausbesuchen, Kommunikationshäufigkeit und Anzahl der Ausflüge.
WARUM ES WICHTIG IST
Fortschritte in der Alzheimer-Forschung führten zur Entdeckung der Ansammlung von Amyloid-Beta-Protein im Gehirn als bedeutendem Biomarker für Alzheimer. Dies führte weiter zur Entwicklung therapeutischer Medikamente, die darauf abzielen.
Dennoch ist bei unheilbaren Krankheiten wie Alzheimer eine Vorsorgeuntersuchung unerlässlich. Laut Forschern der Universitäten Eisai und Oita sind Tests derzeit durch Amyloid-PET und Tests der Zerebrospinalflüssigkeit (CSF) möglich, die kostspielig, begrenzt und invasiv sind.
KI wurde eingesetzt, um Wege zu finden, Alzheimer-Tests für viele zugänglich zu machen, insbesondere jetzt, wo Länder wie Japan schneller altern. Zwar gibt es bereits Studien, die KI zur Vorhersage der Amyloid-Beta-Proteinakkumulation eingesetzt haben, doch wurden in diesen bisher nur kognitive Funktionstests, Bluttests und bildgebende Untersuchungen des Gehirns durchgeführt. Die neuesten Forschungsergebnisse des Eisai- und Oita-Universitätsteams stellen einen Mehrwert für diesen wachsenden Forschungsbereich dar, da sie sich auf Lebensstil und biologische Daten konzentrieren.
Aufgrund ihrer Pionierarbeit sieht das Team Potenzial für eine umfassendere Anwendung seines KI-Modells zur Voruntersuchung von Menschen auf Alzheimer, insbesondere von Menschen, die kaum Zugang zu Amyloid-PET- und Liquor-Tests haben.
DER GRÖSSERE TREND
Das japanische Forschungsteam war nicht das erste, das über den Einsatz tragbarer Geräte nachdachte, um Biomarker für Alzheimer zu verfolgen oder vorherzusagen. Im Jahr 2020, Alzheimer-Forschung UK kündigte ein Projekt zur Entwicklung eines tragbaren Diagnosegeräts zur Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen an, das von Microsoft-Gründer Bill Gates finanziert wird.
In den letzten Jahren wurden weitere Projekte durchgeführt, um die Alzheimer-Erkennung durch den Einsatz von KI-Technologie zu verbessern. Forscher des australischen CSIRO und der Queensland University of Technology haben kürzlich eine Studie veröffentlicht KI-basierter Benchmark zur Messung der Hirnatrophiedas als Weltneuheit angepriesen wird. Fujifilm Außerdem wurde ein KI-Tool entwickelt, das bei Patienten, die innerhalb von zwei Jahren an Alzheimer erkranken würden, genau vorhersagen konnte. Lotte Healthcare aus Südkorea gab kürzlich eine Partnerschaft mit iMediSync bekannt, um die Entwicklung neuer KI-gesteuerter Gesundheitsdienste zu untersuchen, einschließlich Screening auf neuropsychiatrische Störungen.
Unterdessen setzt Eisai sein Engagement in der Alzheimer-Forschung fort. Vor kurzem wurde ein neues digitales Gesundheitsunternehmen mit dem Namen „ Theorie, das sich speziell auf Demenz konzentriert. Theoria bringt im April seine Flaggschifflösung auf den Markt, einen Risikovorhersagealgorithmus zur Früherkennung leichter kognitiver Beeinträchtigungen.
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