Okosóra-adatok a pszichiátriai betegségek diagnózisában

A Cell folyóiratban január 23-án jelent meg a University of Barcelona kutatóinak cikke, amelyben több mint 5000 serdülőtől származó okosóra-adatok felhasználásával mesterséges intelligencia-modelleket tudtak betanítani arra, hogy megjósolják az esetlegesen fennálló pszichiátriai betegségeket. Az eredmények azt sugallják, hogy ezek a viselhető szenzorok lehetővé tehetik a pszichiátriai betegségek sokkal részletesebb megértését és a hatékony terápiás módszerek kiválasztását.

“A tradicionális pszichiátriai megközelítésben az orvos felméri a tüneteket, és vagy diagnosztizál egy betegséget vagy nem” - nyilatkozta Mark Gerstein professzor, a vizsgálat vezetője. “Ebben a tanulmányban azonban arra összpontosítottunk, hogy a viselhető eszközökből származó adatokat olyan módon dolgozzuk fel, amely egyrészt felhasználható a betegségek átfogóbb előrejelzésére, másrészt összekapcsolható a mögöttes genetikai tényezőkkel.”

A betegségek ilyen kvantitatív módon történő felderítése nehéz feladat, de a viselhető szenzorok, amelyek időben folyamatosan gyűjtik az adatokat, megoldást jelenthetnek erre a problémára. Az új tanulmányhoz a kutatócsoport az Adolescent Brain Cognitive Development Study adatait használta fel, amely az Egyesült Államokban az agy fejlődésének és a gyermekek egészségének legnagyobb elemszámú, hosszú távú követéssel végzett vizsgálata.

A most közölt vizsgálatban használt adatok között, amelyeket a 9-14 éves serdülők által viselt okosórákról gyűjtöttek, a pulzusszám, a kalóriafelhasználás, a fizikai aktivitás intenzitása, a lépések száma, az alvásmennyiség és az alvás intenzitása szerepelt.

“Megfelelő feldolgozás esetén az okosórák adatai „digitális fenotípusként” használhatók” - összegzett Jason Liu, a tanulmány társszerzője. A kutatók azt javasolják, hogy a digitális fenotípus kifejezést olyan tulajdonságok leírására használják, amelyek digitális eszközökkel, például okosórákkal mérhetők és nyomon követhetők.

“Ennek egyik előnye, hogy a digitális fenotípust szinte diagnosztikai eszközként vagy biomarkerként használhatjuk, és áthidalhatjuk a betegség és a genetikai adottságok közötti szakadékot is” - tette hozzá Liu.

Ennek érdekében a kutatók egy módszertant is kidolgoztak a hatalmas mennyiségű okosóra-adat megszerzésére és a nyers adatok átalakítására olyan információkká, amelyek felhasználhatók egy mesterséges intelligenciamodell betanítására.

A kutatócsoport megállapította, hogy a pulzusszám volt a legfontosabb mérőszám az ADHD előrejelzésében, míg az alvás minősége és az alvási szakaszok hossza a szorongás azonosításában bírt meghatározó jelentőséggel.

“Ezek az eredmények azt sugallják, hogy az okosórák adatai információt szolgáltathatnak arról, hogy a fizikális és egyéb paraméterek időbeli mintázatai hogyan kapcsolódnak a különböző pszichiátriai betegségekhez” - magyarázta Gerstein.

Sőt, az adatok segíthetnek a betegség különböző altípusainak megkülönböztetésében is. “Például az ADHD-n belül is vannak különböző típusok, formák” - fejtette ki Beatrice Borsari, a tanulmány másik társszerzője. “Remélhetőleg kiterjeszthetjük ezeket az ismereteket arra is, hogy segítsen különbséget tenni a figyelmetlenség és a hiperaktivitás formái között, amelyek jellemzően különböző gyógyszeres terápiákkal kezelhetők.”

Miután látták, hogy a digitális fenotípus felhasználható a pszichiátriai betegségek előrejelzésére, a kutatócsoport a Barcelonai Egyetemmel közösen kifejlesztett többváltozós statisztikai eszközök segítségével megvizsgálta, hogy segíthet-e a mögöttes genetikai tényezők azonosításában is. Amikor azt kutatták, hogy a genetikai mutációk másképp befolyásolják-e az okosóra adatait az egészséges egyéneknél, mint az ADHD-seknél, végül 37 olyan gént tudtak azonosítani, amelyek összefüggésbe hozhatók az ADHD-val. Amikor azonban hasonló elemzést végeztek annak megállapítására, hogy egyes gének összefüggésbe hozhatók-e az ADHD diagnózisával, egyet sem találtak. Ez a felfedezés rávilágít a folyamatos okosóra-adatok felhasználásának hozzáadott értékére.

Az eredmények összekapcsolják a pszichiátriai betegségeket, a digitális fenotípusokat és a genotípusokat, és megmutatják, hogy a viselhető szenzorok hogyan segíthetnek a pszichiátriai betegségek mélyebb megértésében.

“Ez a módszer nagy ígéretet hordoz a pszichiátria régóta fennálló kihívásainak megoldására, és végső soron átformálhatja a pszichiátriai betegségek genetikai és tüneti struktúráinak feltárását, mélyebb megismerését” - összegzett Walter Roberts, a tanulmány egyik társszerzője.

Bár ez a mostani tanulmány főleg az ADHD-ra és a szorongásra összpontosított, a kutatók arra számítanak, hogy a megközelítés szélesebb körben is alkalmazható lesz, így hasznos lehet például a neurológiai betegségek vagy a neurodegeneráció előrejelzésében.

Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:

Smartwatches reveal insights into psychiatric illnesses and genetic links

Digital phenotyping from wearables using AI characterizes psychiatric disorders and identifies genetic associations

Irodalmi hivatkozás:

Jason J. Liu et al, Digital phenotyping from wearables using AI characterizes psychiatric disorders and identifies genetic associations, Cell (2024). DOI: 10.1016/j.cell.2024.11.012