Biomedya - Biyoteknoloji & Yaşam Bilimleri

Yapılan yeni bir araştırma ile daha önce Alzheimer ile ilişkilendirilmemiş bölgeler de dâhil olmak üzere beyindeki yapısal özelliklere bakmak için makine öğrenimi teknolojisi kullanıldı. Tekniğin avantajı; teşhis edilmesi çok zor olabilen Alzheimer hastalığının erken aşamalarda kolaylıkla teşhis edebilmesidir.

Alzheimer hastalığının tedavisi olmamasına rağmen erken dönemde hızlı bir şekilde teşhis konulması hastalara yardımcı olmaktadır, çünkü erken teşhis hastaların yardım ve desteğe erişmelerine, belirtileri yönetmek için tedavi görmelerine ve gelecek için plan yapmalarına olanak tanır. Hastaları hastalığın erken evrelerinde doğru bir şekilde tanımlayabilmek, araştırmacıların hastalığı tetikleyen beyin değişikliklerini anlamalarına yardımcı olacak ve yeni tedavilerin geliştirilmesini ve denenmesini destekleyecektir.

Alzheimer hastalığı, milyonlarca insanı etkileyen demansın en yaygın şeklidir. Alzheimer hastalığı olan çoğu kişide 65 yaşından sonra gelişse de 65 yaşın altındaki kişilerde de gelişebilir. Demansın en sık görülen belirtileri hafıza kaybı ve düşünme, problem çözme ve dil ile ilgili zorluklardır.

Doktorlar şu anda Alzheimer hastalığını teşhis etmek için hafıza ve bilişsel testler ve beyin taramaları da dâhil olmak üzere bir dizi test kullanırlar. Taramalar, beyindeki protein birikintilerini ve beynin hafızayla bağlantılı bölgesi olan hipokampusun küçülmesini (büzüşmesini) kontrol etmek için kullanılır. Tüm bu testlerin hem düzenlenmesi hem de işlenmesi birkaç hafta sürebilir.

Yeni yaklaşım ile bunlardan sadece biri gerekmektedir: Çoğu hastanede yaygın olarak bulunan standart bir 1,5 Tesla makinesinden alınan manyetik rezonans görüntüleme (MRI) beyin taraması.

Araştırmacılar, kanser tümörlerinin sınıflandırılmasında kullanılmak üzere geliştirilen bir algoritmayı uyarlayarak beyne uyguladılar. Beyni 115 bölgeye ayırdılar ve her bölgeyi değerlendirmek için boyut, şekil ve doku gibi 660 farklı özellik tahsis ettiler. Daha sonra bu özelliklerdeki değişikliklerin Alzheimer hastalığının varlığını doğru bir şekilde tahmin edebilmesini sağlamak için algoritmayı eğittiler.

Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi'nden elde edilen verileri kullanan ekip, yaklaşımlarını erken ve geç evre Alzheimer'lı 400'den fazla hasta, sağlıklı kontroller ve frontotemporal demans ve Parkinson hastalığı dâhil diğer nörolojik rahatsızlıkları olan hastalardan alınan beyin taramaları üzerinde test etti. Ayrıca Imperial College Healthcare NHS Trust'ta Alzheimer için teşhis testlerinden geçen 80'den fazla hastadan alınan verilerle de test ettiler.

Araştırmacılar vakaların yüzde 98'inde yaptıkları testler ile MRI tabanlı makine öğrenme sisteminin tek başına hastanın Alzheimer hastalığı olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin edebileceğini buldular. Ayrıca, hastaların yüzde 79'unda oldukça yüksek bir doğrulukla Alzheimer’ın erken ve geç evreleri ayırt edebildi.

Yeni sistem, beyincik (beynin fiziksel aktiviteyi koordine eden ve düzenleyen kısmı) ve diensefalon önbeyin (duyular, görme ve işitme ile bağlantılı kısım) dâhil olmak üzere daha önce Alzheimer hastalığı ile ilişkili olmayan beyin bölgelerindeki değişiklikleri de tespit etti. Böylelikle gelecekte bu alanlara ve bunların Alzheimer hastalığıyla olan bağlantılarına yönelik araştırmalar için yeni çalışmalar ortaya çıkabilir.

Araştırma 20 Haziran 2022’de Nature Portfolio Journal, Communications Medicine'de yayınlandı ve Ulusal Sağlık ve Bakım Araştırmaları Enstitüsü (NIHR) Imperial Biyomedikal Araştırma Merkezi tarafından finanse edildi.

Makale: “A predictive model using the mesoscopic architecture of the living brain to detect Alzheimer’s disease” by Marianna Inglese, Neva Patel, Kristofer Linton-Reid, Flavia Loreto, Zarni Win, Richard J. Perry, Christopher Carswell, Matthew Grech-Sollars, William R. Crum, Haonan Lu, Paresh A. Malhotra, the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative and Eric O. Aboagye, 20 June 2022, Communications Medicine.
DOI: 10.1038/s43856-022-00133-4