Исследование с использованием искусственного интеллекта в Weill Cornell Medicine смогло разделить болезнь Паркинсона на три подгруппы - разработка, которая может позволить эффективно нацелить лечение пациентов, соответствующее прогрессированию их заболевания.
Эксперты говорят, что результаты являются логичными и многообещающими, но предупреждают, что для создания более точных моделей необходимо исследование на более крупной выборке людей.
После нового исследования Бостонского университета, которое показало, что модель искусственного интеллекта способна предсказать вероятность развития болезни Альцгеймера у человека, исследователи из Weill Cornell Medicine смогли классифицировать болезнь Паркинсона на три подтипа с помощью машинного обучения.
Выводы, опубликованные в Digital MedicineTrusted Source, обещают помочь исследователям и клиницистам подобрать лечение, специфическое для этих подтипов.
Какие 3 подтипа болезни Паркинсона определили ученые?
Исследователи из Корнелла проанализировали данные 406 человек, которые участвовали в Инициативе по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона (PPMI), которая является международным обсервационным исследованием и систематически собирала клинические данные, данные биообразцов, мультиомики и изображения мозга участников.
Они разработали модель глубокого обучения под названием «встраивание глубокой фенотипической прогрессии» (DPPE), которая смогла «целостно» смоделировать «многомерные, продольные данные о прогрессировании болезни участников», как объясняют авторы в исследовательской статье.
Авторы также отмечают, что в последние годы произошел сдвиг к восприятию болезни Паркинсона как состояния с неоднородными симптомами и прогрессированием.
Другими словами, не все люди с болезнью Паркинсона имеют одинаковое течение болезни, и поэтому лечение должно быть гораздо более адаптированным к потребностям различных пациентов.
Три подгруппы болезни Паркинсона, определенные с помощью машинного обучения, основаны на темпе прогрессирования заболевания:
Rapid Pace (быстрый темп) (PD-R), характеризуется быстрым прогрессированием симптомов. В исследуемой когорте 54 человека (13,3%) имели этот подтип.
Inching Pace (умеренный темп) (PD-I), который имеет легкие начальные симптомы и относительно мягкое прогрессирование. В исследуемой когорте 145 человек (35,7%) имели этот тип.
Moderate Pace (умеренный темп) (PD-M), который характеризуется легкими начальными симптомами и умеренным прогрессированием. Это была самая большая часть наблюдаемой когорты: 207 человек (50,9%) жили с этой формой болезни Паркинсона.
Авторы исследования отмечают, что их классификации «подчеркивают необходимость лечения подтипов болезни Паркинсона как уникальных подразделов в клинической практике, где эти подтипы темпа могут информировать о стратификации пациентов и лечении».
Определение конкретных разновидностей заболевания позволяет клиническим подходам быть более целенаправленными и эффективными.
Находки по подтипам болезни Паркинсона нуждаются в подтверждении
Клеменс Шерцер, доктор медицинских наук, врач-исследователь и профессор неврологии Стивена и Дениз Адамс в Йельской школе медицины, который не принимал участия в исследовании, сказал Medical News Today, что вычислительные результаты исследования были очень интересными, но предупредил, что они являются чрезвычайно ранними и требуют большего исследования для разработки и проверки таких классификаторов.
«Цель прецизионной медицины — предсказать течение заболевания у пациента и заранее принять терапевтические меры, чтобы предотвратить развитие осложнений. Чтобы достичь этого, нам нужно выявить причину заболевания у каждого пациента и разработать целенаправленную терапию», — отметил Шерцер.
«Например, мы обнаружили, что 10% пациентов с болезнью Паркинсона в [США] имеют мутацию в гене GBA, и что различные типы мутаций GBA ускоряют течение заболевания», — объяснил он. «Пациенты с мутациями GBA теперь могут участвовать в клинических испытаниях целенаправленной терапии и, в конечном итоге, получат пользу от терапии, нацеленной на GBA, что изменяет заболевание».
Тем не менее, Даниэль Труонг, доктор медицинских наук, невролог и медицинский директор Института нейронаук Труонга в медицинском центре MemorialCare Orange Coast в Фаунтин-Велли, штат Калифорния, и главный редактор журнала Journal of Clinical Parkinsonism and Related Disorders, который также не принимал участия в исследовании, сказал MNT, что подгруппы являются логическим, систематическим подходом к лечению болезни Паркинсона.
«Например, пациенты с подтипом Rapid Pace (PD-R) могут получить пользу от более агрессивных терапевтических стратегий и более тщательного мониторинга по сравнению с пациентами с подтипом Inching Pace (PD-I), которым может понадобиться менее интенсивное лечение. Знание подтипа пациента может управлять выбором лекарств, включая потенциальное перепрофилирование существующих препаратов, таких как метформин, который, как предполагает исследование, может быть особенно полезен для подтипа PD-R».
— Даниэль Чионг, доктор медицинских наук
«Это позволяет разработать прогностическую и профилактическую медицинскую помощь для каждого подтипа», — пояснил Труонг.
«Раннее вмешательство может понадобиться для быстро прогрессирующих пациентов. Это крайне важно для лечения симптомов, прежде чем они станут серьезными и изнуряющими. Определение подтипов помогает распределить пациентов на основе их риска, обеспечивая более целенаправленные и эффективные клинические испытания новых методов лечения», – добавил он.
Стивен Олдер, BMedSci, BMBS, FRCP, DM, консультант-невролог Re
Health, который не принимал участия в исследовании, согласился, что предварительное определение различных подгрупп позволит медицинским работникам разрабатывать конкретные планы лечения для каждой из них.
Он перечислил возможные методы лечения для каждой, отметив:
Inching Pace (PD-I): «Лечение может быть сосредоточено на поддержании качества жизни и предотвращении прогрессирования симптомов с помощью модификации образа жизни, физиотерапии и, возможно, нейропротекторных препаратов».
Moderate Pace (PD-M): «Эти пациенты демонстрируют умеренное прогрессирование заболевания. Им может быть полезна комбинация фармакологических методов лечения для контроля симптомов и замедления прогрессирования, таких как агонисты дофамина, ингибиторы МАО-В или другие методы лечения, изменяющие течение болезни».
Rapid Pace (PD-R): «Этот подтип быстро прогрессирует и часто включает когнитивные нарушения. Метформин показал многообещающие результаты по улучшению симптомов в этой группе, особенно связанных с когнитивными функциями и падениями. Раннее вмешательство метформином и другими нейропротекторами может быть решающим для лечения этого подтипа».
Является ли проблематичным использование ИИ для прогнозирования болезни Паркинсона?
Основное беспокойство Олдера по поводу использования технологий машинного обучения для прогнозирования таких заболеваний, как болезнь Паркинсона, сосредотачивалось на доступности такого инструмента для людей, которые в нем нуждаются.
«Я не предвижу проблем с моделью искусственного интеллекта, но предвижу проблемы с доступом пациентов к ней», — сказал он нам.
«Хотя модели искусственного интеллекта являются мощными инструментами для определения подтипов заболевания и прогнозирования прогрессирования, существуют потенциальные проблемы, связанные с доступом пациентов. Не все пациенты могут иметь доступ к передовым диагностическим инструментам или методам лечения, полученным в результате исследований искусственного интеллекта, особенно в условиях недостатка ресурсов», – отметил Олдер.
Однако, по его словам, другой проблемой может быть «использование большого объема данных пациентов для обучения модели ИИ», что «вызывает озабоченность в отношении конфиденциальности и безопасности данных».
«Модели искусственного интеллекта должны проверяться на различных группах населения, чтобы убедиться, что они не предвзяты в отношении определенных когорт», — сказал Олдер.
Шерцер, повторяя свое предыдущее заявление, сказал, что значительная мощность искусственного интеллекта в отношении точного лечения в конечном итоге будет зависеть от дополнительных исследований и испытаний.
«Успех ИИ в предсказании результатов зависит от размера и качества входных данных», — отметил он. «Ключевым пробелом в этой области является то, что нам нужны гораздо большие, высококачественные, продольные наборы данных о пациентах с болезнью Паркинсона — данные большого количества пациентов, охватывающие продромальные стадии и все течение болезни. Это будет важно для обучения и проверки моделей ИИ, полезных для прецизионной медицины».
Комментарии