menu
close

Анализ ушной серы с помощью ИИ выявляет болезнь Паркинсона с точностью 94%

Китайские исследователи разработали искусственную интеллектуальную обонятельную систему, способную выявлять болезнь Паркинсона по анализу летучих соединений в ушной сере с точностью 94%. Этот инновационный метод скрининга определяет четыре специфических химических биомаркера в выделениях ушного канала, потенциально заменяя дорогостоящие сканирования и субъективные диагностические опросники простой, неинвазивной процедурой взятия мазка из уха. Технология может преобразить раннюю диагностику и лечение этого тяжелого неврологического заболевания.
Анализ ушной серы с помощью ИИ выявляет болезнь Паркинсона с точностью 94%

Учёные из Чжэцзянского университета (Китай) создали революционный диагностический инструмент, использующий искусственный интеллект для выявления болезни Паркинсона по анализу ушной серы, достигнув впечатляющей точности — 94,4%.

Исследовательская группа под руководством Хао Дуна и Даньхуа Чжу опубликовала результаты в журнале Analytical Chemistry. Их подход основан на том, что ушная сера содержит кожное сало — жирное вещество, химический состав которого меняется по мере развития заболевания. В отличие от кожного сала на поверхности кожи, ушная сера находится в защищённой среде, не подверженной воздействию внешних загрязнителей, таких как пыль или косметика.

В исследовании были собраны образцы ушной серы у 209 участников (108 с болезнью Паркинсона и 101 без неё). С помощью сложных методов газовой хромато-масс-спектрометрии (ГХ-МС) исследователи выявили четыре летучих органических соединения, концентрация которых значительно различается у пациентов с Паркинсоном: этилбензол, 4-этилтолуол, пентаналь и 2-пентадецил-1,3-диоксолан.

Затем команда разработала искусственную интеллектуальную обонятельную (AIO) систему, объединив газовую хроматографию с датчиками поверхностных акустических волн (GC-SAW) и сверточной нейронной сетью (CNN). Эта модель машинного обучения была обучена распознавать паттерны в хроматографических данных, позволяющие отличить образцы пациентов с болезнью Паркинсона от контрольной группы.

В настоящее время диагностика болезни Паркинсона обычно основывается на наблюдении физических симптомов, которые зачастую проявляются только после значительного нейродегенеративного процесса. Ранняя диагностика крайне важна, поскольку большинство существующих методов лечения лишь замедляют прогрессирование болезни, но не способны её обратить. Традиционные диагностические методы, такие как клинические шкалы и нейровизуализация, могут быть субъективными, дорогостоящими и не выявлять ранние стадии заболевания.

«Этот метод был апробирован в рамках небольшого одноцентрового исследования в Китае», — отметил Дун. — «Следующий шаг — провести дальнейшие исследования на разных стадиях болезни, в нескольких исследовательских центрах и среди различных этнических групп, чтобы определить, обладает ли этот метод более широкой практической ценностью».

Если эффективность метода подтвердится в более масштабных исследованиях, этот недорогой и неинвазивный инструмент скрининга может революционизировать раннюю диагностику болезни Паркинсона, обеспечив более раннее вмешательство и, возможно, лучшие прогнозы для миллионов пациентов по всему миру.

Source:

Latest News