Нейросеть смогла диагностировать болезнь Паркинсона за годы до появления симптомов
Диагноз болезни Паркинсона (БП) обычно ставится, когда у человека проявляются традиционные симптомы: замедленные движения, тремор, плохое равновесие и координация, а также ригидность мышц.
Но появление нетипичных симптомов, таких как усталость, проблемы со сном, проблемы с мочевым пузырем или кишечником, депрессия и / или беспокойство и потеря обоняния, может проявляться на годы раньше традиционных симптомов БП.
Ранняя диагностика Паркинсона
Исследователи из Университета Нового Южного Уэльса в Сиднее в сотрудничестве с Бостонским университетом использовали возможности машинного обучения для разработки инструмента для быстрой раннее диагностики болезни Паркинсона.
Машинное обучение широко используется для разработки точных моделей прогнозирования заболеваний. Однако, чтобы алгоритм машинного обучения был эффективным, его необходимо обучать с использованием ‘зашумленных’ данных. Метаболомика, крупномасштабное исследование метаболитов, может быть проблематичным в этом отношении.
Многие метаболиты – побочные продукты, образующиеся при расщеплении организмом пищи, лекарств и химических веществ, – коррелируют с другими метаболитами, некоторые из которых не вносят существенного вклада в прогноз заболевания.
Вот почему исследователи разработали новый инструмент машинного обучения, который использует данные масс-спектрометрии.
Исследователи получили метаболомные данные из испано-Европейского проспективного исследования рака и питания (EPIC), сосредоточив внимание на 39 пациентах, у которых развился БП, и прогнали данные через свой алгоритм. Сравнив пациентов с БП со здоровыми пациентами, исследователи смогли выявить уникальные метаболические комбинации, которые могут быть ранними предупреждающими признаками заболевания.
Прелесть использования CRANK-MS в том, что исследователи могут использовать достоверные клинические данные, что упрощает процесс ранней диагностики.