Parkinson-kór korai diagnózisa mozgáselemzéssel
Mesterséges intelligenciával, a beteg mozgásformái alapján lehet majd következtetni a betegség korai stádiumára egy kutatás szerint.
- Parkinson-kór diagnózisa kézírás alapján
- Új eszköz a Parkinson-kór differenciáldiagnózisában
- Potenciális új gyógyszercélpont Parkinson-kórban
- Új gyógyszercélpont a Parkinson-kór kezelésében
- A Parkinson-kór gyakoriságának növekedése
- Új kísérleti módszer a Parkinson-kór terápiájában
- CDK5-P25-gátló peptid kezelés Alzheimer-kórban
- Magnetogenetikai terápia Parkinson-kórban
- Szubkután infúzió Parkinson-kórra
Az eNeuro folyóiratban július 28-án jelent meg a Society for Neuroscience kutatóinak tanulmánya, amelyben a Parkinson-kór korai diagnózisának egy új, mesterséges intelligencián alapuló módszerét ismertették.
A Parkinson-kór tüneteinek korai felismerése javíthatná a kezelés eredményeit, mivel lehetővé tenné, hogy a lehető leghamarabb terápiás beavatkozásban részesülhessen a beteg. A mostani tanulmányban Danijil Berezsnoj, a Georgetown Egyetem munkatársa és kollégái gépi tanulási technológiát (machine learning) alkalmaztak a Parkinson-kór egérmodelljeiben a finom, korai viselkedésbeli változások észlelésére. A kutatók azt is értékelték, hogy a Parkinson-kór elsődlegesen engedélyezett kezelése, a levodopa képes-e hatékonyan kezelni ezeket a tüneteket.
Berezsnoj és munkatársai a korábban kifejlesztett MoSeq mozgásszekvenáló platformot használták az egér modellszervezetek mozgásainak értékelésére a betegség korai szakaszában és a levodopa kezelés alatt. Ennek a gépi tanulási platformnak a fő előnye, hogy automatikusan képes testtartás-változásokat detektálni az állatokról felvett háromdimenziós videókból. A kutatók felfedezték, hogy a gyorsabb, nagyobb sebességű mozgások esetében voltak kimutathatók az első problémák a Parkinson-kór korai szakaszában. A felvételek tanulságai alapján a levodopa képes volt javítani a mozgások sebességét, de nem javította ezen mozgásformák más jellemzőit, például a pontosságot.
Berezsnoj a kutatási módszer további felhasználhatóságáról így nyilatkozott: “A jövőben az általunk alkalmazott gépi tanulási megközelítés embereken alkalmazva is segíthet a Parkinson-kór korai biomarkereinek azonosításában, és/vagy a kezelések hatásosságának értékelésében.”
Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:
Detecting a potential behavioral biomarker for Parkinson's disease in mice
Sub-second analysis of locomotor activity in Parkinsonian mice
Irodalmi hivatkozás:
Daniil Berezhnoi et al, Subsecond Analysis of Locomotor Activity in Parkinsonian Mice, eNeuro (2025). DOI: 10.1523/ENEURO.0014-25.2025
