Vědci ze Zhejiang University v Číně vytvořili průlomový diagnostický nástroj, který využívá umělou inteligenci k detekci Parkinsonovy choroby prostřednictvím analýzy ušního mazu a dosahuje pozoruhodné přesnosti 94,4 %.
Výzkumný tým vedený Hao Dongem a Danhua Zhu publikoval své poznatky v časopise Analytical Chemistry. Jejich přístup využívá skutečnosti, že ušní maz obsahuje maz (sebum), jehož chemické složení se s postupem nemoci mění. Na rozdíl od kožního mazu se ušní maz nachází v chráněném prostředí, které není ovlivněno vnějšími kontaminanty, jako je znečištění nebo kosmetika.
Studie zahrnovala odběr vzorků ušního mazu od 209 účastníků (108 s Parkinsonovou chorobou a 101 bez ní). Pomocí sofistikovaných technik plynové chromatografie a hmotnostní spektrometrie (GC-MS) vědci identifikovali čtyři těkavé organické sloučeniny, které se vyskytují v signifikantně odlišných koncentracích u pacientů s Parkinsonovou chorobou: ethylbenzen, 4-ethyltoluen, pentanal a 2-pentadecyl-1,3-dioxolan.
Tým následně vyvinul umělý čichový systém (AIO) kombinací plynové chromatografie s povrchovými akustickými vlnami (GC-SAW) a konvoluční neuronové sítě (CNN). Tento model strojového učení byl natrénován na rozpoznávání vzorců v chromatografických datech, které odlišují vzorky pacientů s Parkinsonovou chorobou od zdravých jedinců.
Současná diagnostika Parkinsonovy choroby se obvykle opírá o pozorování fyzických příznaků, které se často objevují až po výrazné neurodegeneraci. Včasné odhalení je zásadní, protože většina léčebných postupů pouze zpomaluje progresi nemoci, nikoli ji zvrátí. Tradiční diagnostické metody, jako jsou klinické škály a neurozobrazování, mohou být subjektivní, nákladné a často přehlížejí raná stadia onemocnění.
„Tato metoda je malá, jednocentrová studie v Číně,“ upozornil Dong. „Dalším krokem je provést další výzkum v různých stadiích nemoci, v několika výzkumných centrech a mezi různými etnickými skupinami, abychom zjistili, zda má tato metoda širší praktickou využitelnost.“
Pokud bude metoda potvrzena ve větších studiích, tento levný a neinvazivní screeningový nástroj by mohl zásadně změnit včasnou diagnostiku Parkinsonovy choroby, umožnit dřívější zásah a potenciálně zlepšit prognózu milionů pacientů po celém světě.