Új demencia kockázati tényezők kerültek feltárásra
Egy nagy és átfogó adatbázis segítségével a kutatók olyan tényezők új kombinációit tárják fel, amelyek növelik a későbbi életben a demencia kockázatát. Az eredmények segíthetik a klinikusokat a veszélyeztetett emberek felismerésében.
A demencia egyre nagyobb aggodalomra ad okot. Mivel a népesség elöregedik, és a hosszabb élet él, kezd normává válni, ezért folytatódik a verseny annak megértésére, hogy miért fordul elő a demencia.
Világszerte a demencia a fogyatékosság és függőség fő oka az idősebb felnőtteknél.
Az Egyesült Államokban 5,7 millió ember él Alzheimer-kórral, amely a demencia leggyakoribb formája. Az előrejelzések szerint 2050-re ez a szám 14 millióra emelkedik.
Jelenleg nincs hatékony kezelés, ezért a járulékos tényezők megértése elengedhetetlen, ha a rügybe akarjuk csípni.
Az adatok szedése
Annak érdekében, hogy megértsük, milyen tényezők vesznek részt ezen állapotok kialakulásában, a tudósok lelkesen merülnek fel az összes rendelkezésre álló adatkészletben. Csak a népességi adatok nagy csoportjainak boncolgatásával kezdenek kialakulni a világos minták.
Az egyik ilyen adatforrás a Framingham Heart Study (FHS), amely 1948-ban kezdődött. A mai napig a résztvevők három generációját követte, és elsődleges feladata a szív- és érrendszeri betegségeket elősegítő közös tényezők megfigyelése.
A Massachusettsi Bostoni Egyetem Orvostudományi Karának kutatói nemrégiben kihasználták az FHS részeként gyűjtött rengeteg adatot. Levelező szerző, Rhoda Au, Ph.D. - az anatómia és a neurobiológia professzora - elmagyarázza tanulmányuk célját:
"A módosítható kockázati tényezőkre összpontosítva reméljük azonosítani azokat a betegség kockázati tényezőket, amelyek alkalmasak a változásra, lehetővé téve a demencia megelőzésének lehetőségét."
Új elemzésük elsőként használta a gépi tanulás megközelítését, hogy világosabb képet alkosson a demenciához hozzájáruló kockázati tényezőkről. A gépi tanulás olyan fejlett statisztikai technikákat alkalmaz, amelyek lehetővé teszik a számítógépes rendszerek számára, hogy külön programozás nélkül „tanuljanak” az adatokkal.
Más szavakkal, a rendszerek tanulnak az adatok megtekintéséből, és észrevehetik a mintákat anélkül, hogy az embereknek szükségük lenne a „gondolkodás” folyamatának irányítására.
A gépi tanulás ellenőrzi a demenciát
A kutatók az 1979–1983 közötti adatokat használták fel, és különösen a demográfiai adatokkal és az életmóddal kapcsolatos információk érdekelték őket. Eredményeiket nemrégiben a Journal of Alzheimer's Disease.
Nem meglepő, hogy az életkor jelentős kockázati tényezőként szerepelt. Az életkor előrehaladtával nő a demencia kialakulásának esélye, és ez már régóta ismert. A szerzők azonban más jelentős összefüggéseket is rejtettek az adatokban, amint kifejtik:
"Az elemzés a demencia rizikófaktoraként az" özvegy ", az alacsonyabb BMI-t és a kevesebb életet a középkorban is megállapította."
Remélik, hogy az eredmények hasznosak lesznek a fronton dolgozó orvosok és a lakosság számára egyaránt. Például, ha egy idősödő rokon megözvegyült és alulsúlyos, körültekintő lehet gondosan figyelni a demencia korai jeleit.
Au professzor azt mondja: "Olyan információkat szerettünk volna azonosítani, amelyekhez bármely orvos vagy akár nem orvos könnyen hozzáférhet a demencia esetleges megnövekedett kockázatának meghatározásában."
"A legtöbb demencia szűrési eszköz speciális képzést vagy tesztet igényel" - teszi hozzá -, de a szűrés első sora az alapellátás orvosai vagy családtagjai. Ez egyben a gépi tanulási módszerek alkalmazásának kezdeti kísérlete volt a kockázati tényezők azonosítására. ”
A demencia az Egyesült Államokban évente több mint 150 milliárd dollárba kerül, ezért létfontosságú megtalálni a lassan növekvő probléma visszaszorításának módjait. Ezek a megállapítások új betekintést kínálnak és a demencia jövőbeli hatásainak minimalizálására adnak lehetőséget.
Mint a szerzők írják: "A nem invazív és olcsón megvalósítható demográfiai és életmódbeli tényezők a középkorban felmérhetők, és felhasználhatók a késői felnőttkorban bekövetkező demencia kockázatának lehetséges módosítására."
A demencia mögöttes kockázati tényezők megértése segíthet a társadalomban az általa okozott károk minimalizálásában.
