Yapay zeka, Alzheimer hastalığının ilerleyişini tahmin etmede klinik testleri geride bırakıyor.
Cambridge Üniversitesi’ndeki bilim insanları, demansın erken belirtileri olan kişilerin durumlarının stabil kalıp kalmayacağını veya Alzheimer hastalığına gelişip gelişmeyeceğini tahmin edebilen bir yapay zeka (YZ) aracı geliştirdi. Bu araç, beş vakadan dördünde doğru sonuç veriyor.
Bu yeni yaklaşım, pahalı ve invaziv testlere olan ihtiyacı azaltabilir ve erken tedavi sonuçlarını iyileştirebilir. Yaşam tarzı değişiklikleri veya yeni ilaçlar gibi erken müdahaleler, bu aşamada en etkili olanlardır.
Demans, dünya genelinde 55 milyonun üzerinde kişiyi etkileyen önemli bir sağlık sorunudur ve yıllık maliyeti yaklaşık 820 milyar dolardır. Önümüzdeki 50 yılda vaka sayısının neredeyse üç katına çıkması bekleniyor.
Alzheimer hastalığı, demansın başlıca sebebidir ve vakaların %60-80’inden sorumludur. Erken tespit, etkili tedavi için kritik öneme sahiptir, ancak mevcut yöntemler genellikle pozitrondan emisyon tomografisi (PET) taramaları veya bel omuriliği sıvısı alımı gibi invaziv veya pahalı testleri içermekte, bu testler her zaman mevcut olmayabilmektedir.
Bu sınırlamalar nedeniyle, hastaların üçte biri yanlış teşhis edilebilir veya etkili tedavi için çok geç tanı alabilir.
Cambridge Üniversitesi Psikoloji Bölümü’nden bir ekip, hafif bellek sorunları yaşayan bireylerin Alzheimer’a ne kadar hızlı ilerleyeceğini tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. eClinicalMedicine dergisinde yayımlanan araştırmaları, bu modelin mevcut klinik tanılama araçlarından daha doğru olduğunu göstermektedir.
Araştırmacılar, 400’den fazla bireyden elde ettikleri bilişsel testler ve beyin atrofisini gösteren MRI taramaları gibi düşük maliyetli ve invaziv olmayan verilerle modelini oluşturdu.
Daha sonra, modeli ABD’deki 600 katılımcıdan ve Birleşik Krallık ve Singapur’daki bellek kliniklerinden 900 kişi ile gerçek dünya verileriyle test ettiler.
Algoritma, stabil hafif bilişsel bozukluğu olan kişilerle, üç yıl içinde Alzheimer geliştirecek olanları ayırt edebildi. Sadece bilişsel testler ve MRI taramaları kullanarak Alzheimer geliştirecek bireyleri %82 oranında doğru tanımlarken, Alzheimer geliştirmeyecek olanları %81 oranında doğru tespit etti.
Bu algoritma, mevcut yöntemlerden yaklaşık üç kat daha doğru olup, yanlış tanı ihtimalini azaltmaktadır.
Bu model ayrıca araştırmacılara Alzheimer hastalarını üç gruba ayırma imkanı sundu: semptomları stabil kalacak olanlar (yaklaşık %50), yavaş ilerleyecek olanlar (yaklaşık %35) ve hızlı ilerleyecek olanlar (kalan %15).
Bu tahminler, altı yıl boyunca takip verileri ile doğrulandı. Bu erken tanı, yeni tedavi yöntemlerinin uygulanması ve hızlı ilerleyen hastaların yakından izlenmesi açısından kritik öneme sahiptir.
Semptomları stabil kalan %50 için model, sorunlarının anksiyete veya depresyon gibi diğer sebeplerden kaynaklanabileceğini ve farklı klinik yollar izleyebileceklerini önermektedir.
Cambridge Üniversitesi’nden Profesör Zoe Kourtzi, “Kişinin Alzheimer’a ilerleyip ilerlemeyeceğini ve ne kadar hızlı ilerleyeceğini tahmin etmede mevcut yöntemlerden daha hassas olan bilişsel testler ve MRI taramaları kullanan bir araç geliştirdik,” dedi.
“Bu, hasta bakımını önemli ölçüde iyileştirebilir, kimlerin yakından izlenmesi gerektiğini göstermekte ve stabil kalacağı öngörülenler için endişeleri hafifletmektedir. Ayrıca gereksiz testlere olan ihtiyacı azaltmaktadır.”
Algoritma, Birleşik Krallık ve Singapur’daki bellek kliniklerinden neredeyse 900 kişinin verileriyle doğrulandı ve gerçek dünya klinik ortamlarında kullanılabileceğini gösterdi.
CPFT’de Onursal Danışman Psikiyatrist olan Dr. Ben Underwood, yaşlı yetişkinlerde bellek sorunları ile ilgili belirsizliği azaltmanın önemini vurguladı; bu belirsizlik, kaygı ve hayal kırıklığına yol açabilir.
Profesör Kourtzi, demansla başa çıkmak için erken tanı ve müdahale gereksiniminin daha iyi araçlara ihtiyaç duyulduğunu vurguladı. Ekip, modellerini diğer demans türlerine ve kan testi işaretleri gibi farklı veri türlerine genişletmeyi amaçlıyor.
“Amacımız, AI aracımızı ölçeklendirerek kliniklerin doğru teşhis ve tedavi yollarına uygun hastaları zamanında yönlendirmelerine yardımcı olmaktır,” dedi Profesör Kourtzi. “Bu, demans tedavisinde yeni ilaç keşfini hızlandırabilir.”
Bilgi kaynağı:
Erken demans tahmini için sağlam ve yorumlanabilir YZ destekli işaretleyici, gerçek dünya klinik ortamlarında. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
