Các nhà nghiên cứu đang sử dụng AI để tìm ra các yếu tố rủi ro mới của bệnh Alzheimer

(SeaPRwire) –   Các chuyên gia về não đã tiếp cận khá tốt với một số yếu tố rủi ro chính dẫn đến bệnh Alzheimer—từ gen của người bệnh đến mức độ hoạt động thể chất, lượng giáo dục chính thức họ đã nhận được và mức độ tham gia xã hội của họ.

Nhưng một trong những lời hứa hẹn của AI trong y học là nó có thể nhận ra những mối liên hệ ít rõ ràng hơn, thứ mà con người không phải luôn nhìn thấy. AI có thể giúp khám phá những tình trạng có liên quan đến Alzheimer mà cho đến nay đã bị bỏ qua không?

Để tìm hiểu, Marina Sirota và nhóm của cô tại Đại học California, San Francisco (UCSF) đã chạy một chương trình học máy trên cơ sở dữ liệu gồm các hồ sơ sức khỏe điện tử ẩn danh của bệnh nhân. Thuật toán AI đã được đào tạo để tìm ra bất kỳ đặc điểm chung nào được chia sẻ bởi những người cuối cùng được chẩn đoán mắc bệnh Alzheimer trong khoảng thời gian bảy năm. Cơ sở dữ liệu bao gồm dữ liệu lâm sàng, chẳng hạn như kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm và hình ảnh cùng chẩn đoán các tình trạng bệnh.

“Có một số thứ chúng tôi thấy đã được dự đoán trước, dựa trên kiến thức chúng tôi có về bệnh Alzheimer, nhưng một số thứ chúng tôi tìm thấy là mới mẻ và thú vị”, Sirota cho hay. Kết quả đã được công bố.

Bệnh tim, cholesterol cao và tình trạng viêm đều xuất hiện như những yếu tố rủi ro gây bệnh Alzheimer—không có gì đáng ngạc nhiên, vì chúng được biết đến là góp phần hình thành các mảng bám protein trong não. Nhưng những tình trạng kém được mong đợi hơn bao gồm loãng xương ở phụ nữ và trầm cảm ở cả nam và nữ. Các nhà nghiên cứu cũng thấy các mô hình bất ngờ xuất hiện gần thời điểm mọi người được chẩn đoán, chẳng hạn như có mức vitamin D thấp hơn.

Sirota và Alice Tang, một sinh viên y khoa về kỹ thuật sinh học, là tác giả chính của bài báo, nhấn mạnh rằng những yếu tố này không phải lúc nào cũng có nghĩa là một người sẽ mắc bệnh Alzheimer. Nhưng chúng có thể là những lá cờ đỏ mà bệnh nhân có thể giải quyết để có khả năng giảm rủi ro của họ. Tang cho biết: “Việc nắm bắt những yếu tố này cho chúng ta manh mối rằng chẩn đoán mắc bệnh Alzheimer có thể sắp xảy ra và những thứ như [cholesterol cao] và loãng xương có thể thay đổi được [bằng phương pháp điều trị]”.

Liệu việc điều trị những vấn đề này có thực sự có thể làm giảm nguy cơ mắc bệnh Alzheimer của một người hay không thì vẫn chưa rõ ràng; nghiên cứu không được thiết kế để trả lời câu hỏi đó. Sirota và nhóm của cô ấy có kế hoạch tiếp tục khai thác cơ sở dữ liệu hồ sơ sức khỏe để xác định xem những người được điều trị các tình trạng như loãng xương hoặc cholesterol cao, chẳng hạn như, cuối cùng có nguy cơ mắc bệnh Alzheimer thấp hơn so với những bệnh nhân mắc các tình trạng đó nhưng không điều trị hay không. Sirota cho biết: “Chúng tôi có thể xem xét dữ liệu điều trị trong hồ sơ y tế điện tử, do đó, chắc chắn đó là định hướng để xác định xem chúng tôi có thể tận dụng mọi liệu pháp hiện có để giảm rủi ro hay không”.

Tang cũng tìm kiếm các yếu tố di truyền liên quan đến những thứ như cholesterol cao hoặc loãng xương và bệnh Alzheimer, có thể giải thích thêm mối liên hệ giữa những yếu tố rủi ro này. Mối liên hệ giữa cholesterol và bệnh Alzheimer hóa ra có liên quan đến gen ApoE; các nhà khoa học đã biết rằng một dạng gen cụ thể, ApoE4, có liên quan đến nguy cơ mắc bệnh Alzheimer cao hơn. Tang cũng xác định một gen có liên quan đến cả loãng xương và bệnh Alzheimer và có thể trở thành mục tiêu nghiên cứu mới cho một phương pháp điều trị khả thi.

Nghiên cứu cho thấy sức mạnh của máy học trong việc giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về các yếu tố thúc đẩy các bệnh phức tạp như bệnh Alzheimer, cũng như khả năng của máy học trong việc gợi ý các phương pháp điều trị mới tiềm năng.

Thêm từ TIME