Nove publikacije
S prvim tovrstnim testom je mogoče demenco napovedati devet let pred diagnozo
Zadnji pregled: 02.07.2025

Vsa vsebina iLive je pregledana ali preverjena, da se zagotovi čim večja dejanska natančnost.
Imamo stroge smernice za pridobivanje virov in samo povezave do uglednih medijskih strani, akademskih raziskovalnih institucij in, kadar je to mogoče, medicinsko pregledanih študij. Upoštevajte, da so številke v oklepajih ([1], [2] itd.) Povezave, ki jih je mogoče klikniti na te študije.
Če menite, da je katera koli naša vsebina netočna, zastarela ali drugače vprašljiva, jo izberite in pritisnite Ctrl + Enter.

Raziskovalci na Univerzi Queen Mary v Londonu so razvili novo metodo za napovedovanje demence z več kot 80-odstotno natančnostjo in do devet let pred diagnozo. Ta nova metoda zagotavlja natančnejšo napoved demence kot testi spomina ali meritve krčenja možganov, ki sta dve pogosto uporabljeni metodi za diagnosticiranje demence.
Ekipa pod vodstvom profesorja Charlesa Marshalla je razvila napovedni test z analizo funkcijskih MRI (fMRI) posnetkov za odkrivanje sprememb v možganskem privzetem načinu delovanja (DMN). DMN povezuje regije možganov za izvajanje določenih kognitivnih funkcij in je prvo nevronsko omrežje, ki ga je prizadela Alzheimerjeva bolezen.
Raziskovalci so uporabili fMRI posnetke več kot 1100 prostovoljcev iz britanske biobanke, velike biomedicinske baze podatkov in raziskovalnega vira, ki vsebuje genetske in medicinske informacije pol milijona udeležencev v Združenem kraljestvu, da bi ocenili učinkovito povezljivost med desetimi možganskimi regijami, ki sestavljajo privzeto omrežje.
Raziskovalci so vsakemu pacientu dodelili oceno verjetnosti demence na podlagi stopnje, v kateri se je njihov vzorec učinkovite povezljivosti ujemal z vzorcem, ki kaže na demenco, ali z vzorcem, ki ga nadzorujejo.
Te napovedi so primerjali z zdravstvenimi podatki vsakega pacienta, shranjenimi v britanski biobanki. Rezultati so pokazali, da je model natančno napovedal pojav demence do devet let pred uradno diagnozo z več kot 80-odstotno natančnostjo. V primerih, ko so prostovoljci pozneje razvili demenco, je model lahko napovedal tudi z natančnostjo dveh let, koliko časa bo trajalo, da se diagnoza postavi.
Raziskovalci so preučili tudi, ali bi lahko spremembe v DMN povzročili znani dejavniki tveganja za demenco. Njihova analiza je pokazala, da je genetsko tveganje za Alzheimerjevo bolezen močno povezano s spremembami v povezljivosti v DMN, kar podpira idejo, da so te spremembe specifične za Alzheimerjevo bolezen. Ugotovili so tudi, da socialna izolacija verjetno poveča tveganje za demenco zaradi svojega vpliva na povezljivost v DMN.
Profesor Charles Marshall, ki je vodil raziskovalno skupino v Centru za preventivno nevroznanost na Wolfsonovem inštitutu za zdravje prebivalstva na Univerzi Queen Mary, je dejal: »Napovedovanje, kdo bo v prihodnosti trpel za demenco, bo ključnega pomena za razvoj zdravljenja, ki lahko prepreči nepopravljivo izgubo možganskih celic, ki povzroča simptome demence. Čeprav se izboljšujemo pri prepoznavanju beljakovin v možganih, ki lahko povzročijo Alzheimerjevo bolezen, mnogi ljudje živijo desetletja s temi beljakovinami v možganih, ne da bi razvili simptome demence.«
"Upamo, da nam bo merjenje možganskih funkcij, ki smo ga razvili, omogočilo veliko natančnejšo oceno, ali in kdaj bo nekdo dejansko razvil demenco, da bomo lahko ugotovili, ali bi mu lahko koristila prihodnja zdravljenja."
Samuel Ereira, glavni avtor in podoktorski sodelavec v Centru za preventivno nevroznanost pri Inštitutu Wolfson za zdravje prebivalstva, je dodal: "Z uporabo teh analiznih metod z velikimi nabori podatkov lahko prepoznamo tiste z visokim tveganjem za demenco in ugotovimo tudi, kateri okoljski dejavniki so te ljudi spodbudili k visokemu tveganju."
"Obstaja ogromen potencial za uporabo teh metod pri različnih nevronskih mrežah in populacijah, da bi bolje razumeli odnos med okoljem, nevrobiologijo in boleznijo, tako pri demenci kot pri morebitnih drugih nevrodegenerativnih boleznih. fMRI je neinvazivna tehnika medicinskega slikanja in za zbiranje potrebnih podatkov na MRI-skenerju potrebuje približno šest minut, zato jo je mogoče integrirati v obstoječe diagnostične poti, zlasti tam, kjer se MRI že uporablja."
Hojat Azadbakht, izvršni direktor podjetja AINOSTICS (podjetje za umetno inteligenco, ki sodeluje z vodilnimi raziskovalnimi skupinami pri razvoju tehnik slikanja možganov za zgodnje diagnosticiranje nevroloških motenj), je komentiral: »Razviti pristop ima potencial, da zapolni ogromno klinično vrzel z zagotavljanjem neinvazivnega biomarkerja za demenco. V študiji, ki jo je objavila ekipa z Univerze Queen Mary, so lahko identificirali ljudi, ki so kasneje razvili Alzheimerjevo bolezen do devet let pred klinično diagnozo. Prav v tej predsimptomatski fazi lahko nove tehnike spreminjanja bolezni prinesejo največ koristi bolnikom.«