Odkriti novi dejavniki tveganja za demenco
Z uporabo obsežne in obsežne baze podatkov raziskovalci odkrijejo nove kombinacije dejavnikov, ki kasneje v življenju povečajo tveganje za demenco. Ugotovitve bi lahko pomagale zdravnikom, da opazijo ogrožene ljudi.
Demenca je vedno večja skrb. Ker se prebivalstvo stara in daljše življenje začenja postajati običajno, tekma po razumevanju, zakaj se pojavi demenca, poteka.
Demenca je po vsem svetu glavni vzrok za invalidnost in odvisnost pri starejših odraslih.
V ZDA 5,7 milijona ljudi živi z Alzheimerjevo boleznijo, ki je najpogostejša oblika demence. Do leta 2050 naj bi se ta številka povečala na 14 milijonov.
Trenutno ni učinkovitih načinov zdravljenja, zato je razumevanje dejavnikov, ki prispevajo, bistvenega pomena, če ga želimo zatreti.
Odstranjevanje podatkov
Kot del prizadevanja za razumevanje dejavnikov, ki so vključeni v razvoj teh pogojev, se znanstveniki nestrpno potapljajo v vse razpoložljive nize podatkov. Jasni vzorci se začnejo pojavljati le z razčlenjevanjem velikega števila podatkov o prebivalstvu.
Eden takih podatkovnih virov je študija Framingham Heart Heart (FHS), ki se je začela leta 1948. Do danes je spremljala tri generacije udeležencev, njena glavna naloga pa je opazovanje skupnih dejavnikov, ki prispevajo k boleznim srca in ožilja.
Raziskovalci na Medicinski fakulteti Boston University v Massachusettsu so nedavno izkoristili bogastvo podatkov, zbranih v okviru FHS. Ustrezni avtor Rhoda Au, dr. - profesor anatomije in nevrobiologije - pojasni namen svojega študija:
"S poudarkom na spremenljivih dejavnikih tveganja upamo, da bomo prepoznali dejavnike tveganja, ki jih je mogoče spremeniti, kar omogoča možnost preprečevanja demence."
Njihova nova analiza je bila prva, ki je s pristopom strojnega učenja ustvarila jasnejšo sliko dejavnikov tveganja, ki prispevajo k demenci. Strojno učenje uporablja napredne statistične tehnike, ki omogočajo, da se računalniški sistemi "učijo" s podatki, ne da bi bili posebej programirani.
Z drugimi besedami, sistemi se učijo iz gledanja podatkov in lahko opazijo vzorce, ne da bi ljudem bilo treba voditi njihov "miselni" postopek.
Strojno učenje pregleduje demenco
Raziskovalci so uporabili podatke, pridobljene v letih 1979–1983, še posebej pa so jih zanimale informacije o demografskih podatkih in življenjskem slogu. Njihovi rezultati so bili nedavno objavljeni v Journal of Alzheimer's Disease.
Ni presenetljivo, da je bila starost izpostavljena kot pomemben dejavnik tveganja. S staranjem se naše možnosti za razvoj demence povečujejo in to je že dolgo znano. Vendar pa so avtorji v podatkih našli še druge pomembne povezave, kot pojasnjujejo:
"Analiza je med dejavniki tveganja za demenco opredelila tudi zakonski status" ovdovelega ", nižjega ITM in manj spanja v srednjih letih."
Upajo, da bodo rezultati koristni tako za zdravnike na prvem mestu kot za prebivalstvo na splošno. Če je na primer starajoči se sorodnik ovdovel in ima premalo kilogramov, je morda smotrno skrbno paziti na zgodnje znake demence.
Profesor Au pravi: "Želeli smo ugotoviti informacije, do katerih ima vsak zdravnik ali celo nezdravnik enostaven dostop pri določanju potencialno povečanega tveganja za demenco v prihodnosti."
»Večina orodij za pregled demence zahteva posebno usposabljanje ali testiranje,« dodaja, »toda v prvi vrsti so presejalni zdravniki ali družinski člani. To je bil tudi prvi poskus uporabe metod strojnega učenja za prepoznavanje dejavnikov tveganja. "
Zdaj demenca stane ZDA vsako leto več kot 150 milijard dolarjev, zato je iskanje načinov za zmanjšanje tega počasi naraščajočega problema ključnega pomena. Te ugotovitve ponujajo nov vpogled in potencial za zmanjšanje prihodnjih vplivov demence.
Kot pišejo avtorji, "demografske in življenjske dejavnike, ki so neinvazivni in poceni za izvajanje, lahko ocenimo v srednjih letih in uporabimo za potencialno spreminjanje tveganja za demenco v pozni odrasli dobi."
Razumevanje dejavnikov tveganja za demenco lahko družbi pomaga zmanjšati škodo, ki jo lahko povzroči.
