Cercetări recente arată că mai multe boli neurodegenerative ar putea fi identificate simultan printr-un simplu test de sânge, folosind un model AI avansat, care analizează tipare proteice complexe. În paralel, progresele în robotică medicală demonstrează că proceduri delicate, precum trombectomia în cazul accidentului vascular cerebral, pot fi realizate autonom, ghidate de algoritmi capabili să navigheze prin rețeaua complicată a vaselor de sânge. Potrivit oamenilor de știință, aceste inovații promit nu doar diagnostice mai rapide și tratamente mai precise, ci și extinderea accesului la servicii medicale esențiale, inclusiv în zonele defavorizate.
Ultimii 5 ani au adus multiple descoperiri în tratamentul bolilor neurodegenerative. Au apărut, spre exemplu, terapii care încetinesc semnificativ evoluția bolii Alzheimer, iar alte potențiale terapii „foarte promițătoare” sunt în prezent în studii clinice atât pentru cea mai frecventă formă de demență, cât și pentru boala Parkinson și scleroza laterală amiotrofică (SLA).
Cu toate acestea, diagnosticarea bolilor neurodegenerative este foarte dificilă, deoarece pot prezenta simptome similar, mai ales în stadiile incipiente ale declinului cognitiv, sau se suprapun - un pacient poate avea Alzheimer, boala cu corpi Lewy și efectele unui accident vascular cerebral (AVC) minor, în același timp.
„Ratele de diagnosticare greșită sunt în jur de 25-30% chiar și în clinicile specializate pentru demență și pot depăși 50% în îngrijirea primară”, spun oamenii de știință de la Universitatea Lund (Suedia), care sunt preocupați, de mai mulți ani, de potențiale modalități prin care afecțiunile neurodegenerative să poată fi diagnosticate diferențiat și precoce.
Mai multe boli ale creierului, depistate de AI dintr-o singură probă de sânge
Acum, cercetătorii au dezvoltat un model AI care arată că este posibilă detectarea mai multor boli neurodegenerative dintr-o singură probă de sânge. Articolul lor este publicat în revista Nature Medicine.
Acum, cercetătorii Jacob Vogel și Lijun An, de la Universitatea Lund, împreună cu colegi din Consorțiul Global de Proteomică Neurodegenerativă (GNPC, un consorțiu internațional de cercetare care a creat cea mai mare bază de date din lume pentru proteine legate de bolile neurodegenerative), au dezvoltat un model AI revoluționar care poate detecta cinci afecțiuni diferite dintr-o singură probă de sânge.
Cinci dintr-o lovitură
Prin analiza tiparelor proteice dintr-o bază de date masivă colectată de la peste 17.000 de indivizi (pacienți și participanți de control), AI-ul a identificat „semnături” biologice pentru Alzheimer, Parkinson, SLA, demență frontotemporală și accident vascular cerebral (anterior).
„Speranța noastră este să putem diagnostica cu precizie mai multe boli simultan printr-un singur test de sânge în viitor”, spune prof. Jacob Vogel, care a condus studiul, citat într-un comunicat al Universității Lund.
Folosind metode avansate de învățare statistică și un proces cunoscut sub numele de „învățare comună”, modelul AI al cercetătorilor suedezi a reușit să identifice un set specific de proteine care formează un tipar general pentru bolile ce implică degenerarea creierului.
Acest tipar învățat a fost apoi folosit pentru a diagnostica diferite boli neurodegenerative, iar autorii cercetării, ale cărei rezultate au fost publicate, marți, în Nature Medicine, confirmă că modelul lor AI depășește modelele anterioare.
Potrivit cercetătorilor suedezi, rezultatele modelului AI au fost validate pe mai multe seturi de date independente.
„De asemenea, am constatat că profilul proteic (detectat de AI - n.r.) a prezis declinul cognitiv mai bine decât diagnosticul clinic și se pare că indivizii cu același diagnostic clinic pot avea subtipuri biologice subiacente diferite”, spune Lijun An, coautor al studiului.
Inteligența artificială a arătat că persoanele cu același diagnostic clinic (de exemplu, boala Alzheimer) au adesea profiluri biologice diferite de proteine, sugerând că tratamentele „universale” s-ar putea să nu funcționeze.
Se lucrează la un test de sânge
Potrivit oamenilor de știință, mulți pacienți diagnosticați cu boala Alzheimer au prezentat un tipar proteic mai asemănător cu alte tulburări cerebrale.
„Asta ar putea însemna că au mai multe boli subiacente, că Alzheimer se poate dezvolta în mai multe moduri sau că diagnosticul clinic este incorect. Totuși, nu cred că măsurătorile actuale ale proteinelor din probe de sânge vor fi suficiente singure pentru a diagnostica mai multe boli. Trebuie să rafinăm metoda și să o combinăm cu alte instrumente clinice de diagnostic”, a explicat Vogel.
În același timp, acesta subliniază că diagnosticul nu este singura aplicație a instrumentului lor de inteligență artificială. Prin studii ulterioare, multe dintre proteinele care au contribuit la modelul AI ar putea conduce la o mai bună înțelegere a proceselor care determină bolile neurodegenerative.
Următorul pas este includerea mai multor markeri pentru a identifica tipare unice fiecărei boli. „Sperăm să ne apropiem puțin mai mult de un test de sânge care să poată face un diagnostic fiabil pentru toate tulburările fără ajutorul altor instrumente clinice”, mai spune Vogel.
Cheagul de sânge care provoacă AVC, extras de un robot ghidat de AI
Și cercetătorii de la King’s College London (Marea Britanie) au făcut un pas important în lupta împotriva accidentului vascular cerebral (AVC), demonstrând în premieră că inteligența artificială poate realiza autonom o procedură medicală complexă.
Studiul arată cum un sistem robotic ghidat de inteligență artificială poate naviga prin vasele de sânge în timpul trombectomiei mecanice, o procedură esențială pentru tratarea celui mai frecvent tip de AVC.
Accidentul vascular cerebral este a doua cauză principală de deces la nivel global, iar numărul cazurilor este în creștere.
O procedură salvatoare de vieți, trombectomia mecanică presupune îndepărtarea cheagurilor de sânge din arterele mari ale creierului și este, în multe situații, cea mai eficientă metodă de tratament. Procedura poate îmbunătăți semnificativ șansele de recuperare și reduce riscul de deces, comparativ cu tratamentul exclusiv medicamentos.
Cu toate acestea, intervenția este dificilă și necesită medici foarte bine pregătiți, ceea ce limitează accesul pacienților la acest tip de tratament. De asemenea, foarte puține spitale dispun de specialiști sau de infrastructura necesară.
În acest context, robotica medicală ar putea deveni o soluție, permițând efectuarea intervențiilor chiar și de la distanță.
„Robotica autonomă ar putea permite acces egal la tratamentul accidentului vascular cerebral care salvează vieți, indiferent unde locuiești în lume”, a spus autor principal al studiului, Harry Robertshaw.
Testat, deocamdată, în laborator
În cadrul cercetării, echipa a dezvoltat un sistem robotic chirurgical care folosește AI capabil să ghideze cateterele și firele ghidante prin rețeaua complexă de vase de sânge, de la punctul de intrare în picior până la creier.
Pentru a face față acestei sarcini dificile, cercetătorii au folosit o abordare inovatoare: mai mulți algoritmi AI, fiecare responsabil de o anumită etapă a traseului, în locul unui singur sistem care să controleze întreaga procedură.
Sistemul a fost testat atât pe modele computerizate, cât și pe replici 3D ale vaselor de sânge umane. Rezultatele au arătat că robotul poate naviga cu succes prin trasee vasculare complicate.
„Această lucrare oferă prima demonstrație că trombectomia poate fi realizată exclusiv de AI într-un laborator, în afara simulărilor”, a explicat Robertshaw, citat de medicalxpress.com.
„Transpunerea acestor progrese în medii reale înseamnă că suntem cu un pas mai aproape de obiectivul de a îmbunătăți rezultatele pacienților prin introducerea procedurilor endovasculare autonome în clinică”, a subliniat, la rândul său, Thomas Booth, coautor al cercetării, importanța acestor rezultate pentru viitorul medicinei.
Deși tehnologia se află încă în faza de testare, specialiștii sunt optimiști că, în timp, astfel de sisteme ar putea deveni o componentă importantă a tratamentului modern al AVC, reducând diferențele de acces la îngrijire medicală și salvând tot mai multe vieți. Pe de altă parte, integrarea acestor tehnologii ridică și întrebări legate de siguranță, etică și pregătirea sistemelor de sănătate pentru o transformare profundă.
Descoperirea cercetătorilor de la King’s College London ar putea contribui, în viitor, la extinderea accesului la tratamente care salvează vieți.
Principalele domenii în care AI își pune amprenta în medicină
Inteligența Artificială îmbunătățește eficiența și precizia actului medical, optimizând procesele administrative și oferind noi perspective în cercetarea medicală. Iată principalele domenii în care AI își pune amprenta în medicină:
Cercetare și Dezvoltare de Medicamente - AI accelerează procesul de descoperire a noilor tratamente și medicamente, analizând volume imense de date biologice.
Diagnosticare Rapidă și Precisă - AI utilizează algoritmi de învățare automată (machine learning) pentru a analiza imagini radiologice, dermatologice sau patologice cu o precizie ridicată, facilitând detectarea timpurie a tumorilor și a altor afecțiuni.
Tratamente personalizate - AI permite crearea unor planuri de tratament personalizate (medicină de precizie), bazate pe datele genetice și istoricul medical al pacientului, conducând la rezultate mai eficiente.
Asistență medicală de la distanță și în zone rurale - Algoritmii AI pot oferi acces la diagnostic și evaluare în zonele defavorizate, funcționând ca un instrument de sprijin în medicina de familie.
Optimizarea sarcinilor administrative - Inteligența artificială poate eficientiza gestionarea dosarelor electronice de sănătate, programarea pacienților, eliberând timp prețios pentru medici.