Choroba Parkinsona rozwija się latami, a jej najwcześniejsze objawy motoryczne są tak subtelne, że mogą umykać nawet doświadczonym klinicystom. Tymczasem szybkie rozpoznanie pierwszych zmian ruchowych może odegrać kluczową rolę w spowolnieniu progresji choroby i wdrożeniu skuteczniejszego leczenia. W najnowszym badaniu naukowcy z University of Florida wykazali, że sztuczna inteligencja (AI) potrafi zauważyć mikroskopijne zmiany w sposobie poruszania się osoby z potencjalnym ryzykiem Parkinsona – nawet wtedy, gdy nagranie wideo wydaje się zupełnie „normalne”.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak sztuczna inteligencja może wykrywać niewidoczne dla lekarza objawy choroby Parkinsona.
- Czym jest efekt sekwencji i dlaczego może być wczesnym biomarkerem zaburzeń neurologicznych.
- W jaki sposób analiza nagrań stukania palcami może pomóc w diagnostyce neurodegeneracyjnej.
- Jakie możliwości daje zastosowanie prostych nagrań wideo (np. ze smartfona) w badaniach przesiewowych.
AI widzi więcej niż lekarz – przełom w analizie ruchu
Badanie prowadził dr Diego L. Guarín, adiunkt w Katedrze Fizjologii Stosowanej i Kinezylogii na Wydziale Zdrowia i Wydajności Człowieka Uniwersytetu Florydy. Wyniki jego pracy opublikowano na łamach czasopisma npj Parkinson’s Disease.
Analiza wideo pozwala nam dostrzec zmiany w ruchu, których nie dostrzegają oczy lekarza – powiedział Guarín. Wczesna identyfikacja tych zmian w ruchu ma kluczowe znaczenie dla leczenia choroby.
W badaniu wykorzystano nagrania wideo 66 uczestników, w tym osób zdrowych, osób z idiopatycznym zaburzeniem zachowania podczas fazy REM snu (iRBD) oraz pacjentów z wczesnym stadium choroby Parkinsona. Uczestnicy byli filmowani podczas wykonywania testu stukania palcami – prostego zadania diagnostycznego oceniającego koordynację i precyzję ruchów.
Czym jest iRBD i dlaczego ma znaczenie?
Idiopatyczne zaburzenia zachowania podczas snu REM (iRBD) to stan, w którym osoba „odgrywa” swoje sny – mówi, porusza się, a czasem nawet podejmuje agresywne działania we śnie. Ponad 80% osób z iRBD rozwija w przyszłości chorobę Parkinsona lub inne zaburzenia neurodegeneracyjne, co czyni tę grupę szczególnie istotną dla badań przesiewowych i predykcyjnych.
Test, który dla człowieka wygląda „normalnie”
Choć test stukania palcami był oceniany przez doświadczonego klinicystę, żaden z uczestników – nawet ci z iRBD lub wczesnym Parkinsonem – nie wykazywał widocznych nieprawidłowości.
Doświadczony klinicysta obejrzał nagrania i stwierdził, że uczestnicy byli zdrowi – powiedział Guarín. Wszyscy, których poddaliśmy analizie, wyglądali na zdrowych dla zewnętrznego obserwatora.
VisionMD – narzędzie do diagnozy z wykorzystaniem wideo
Filmy zostały przeanalizowane przy użyciu narzędzia VisionMD – oprogramowania typu open source opracowanego przez zespół Guarína. Algorytm AI analizuje dynamikę ruchu palców i jest w stanie wykryć nawet minimalne różnice w prędkości i amplitudzie ruchu.
Kiedy przetwarzasz ten film wideo przedstawiający zdrowo wyglądającą osobę za pomocą VisionMD, od razu pojawia się komunikat: »Nie, ta osoba porusza się znacznie wolniej, niż można by się spodziewać po zdrowej osobie«. Oznacza to, że na filmie występują pewne zmiany motoryczne, których nie da się wykryć gołym okiem – powiedział Guarín.
Efekt sekwencji – wczesny biomarker chorób neurodegeneracyjnych?
Kolejnym istotnym odkryciem była zdolność AI do wykrywania tzw. efektu sekwencji – spadku amplitudy i/lub szybkości ruchu podczas powtarzających się czynności, jak stukanie palcami. Choć mechanizmy tego zjawiska nie są jeszcze dobrze poznane, jego obecność u osób z iRBD i chorobą Parkinsona może świadczyć o jego przydatności jako wczesnego biomarkera zaburzeń funkcji mózgu.
Diagnoza możliwa dzięki smartfonowi?
Dr Guarín podkreśla, że jednym z głównych atutów tej technologii jest jej dostępność:
Przeprowadzanie prostych i skutecznych badań przesiewowych, takich jak te z wykorzystaniem standardowych nagrań wideo, nawet tych wykonanych smartfonem lub kamerą internetową, może umożliwić szybsze diagnozowanie chorób mózgu i pomóc osobom, u których ryzyko postępu choroby jest większe.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- Sztuczna inteligencja analizująca wideo potrafi wykryć subtelne zmiany ruchowe, których nie dostrzega doświadczony klinicysta.
- Badanie przeprowadzone przez dr. Diego L. Guarína wykazało skuteczność metody u pacjentów z iRBD oraz we wczesnym stadium Parkinsona.
- VisionMD, narzędzie AI open source, analizuje ruchy palców i wychwytuje minimalne spowolnienia oraz zmniejszoną amplitudę ruchu.
- Proste testy, takie jak stukanie palcami nagrane smartfonem, mogą stać się przyszłością wczesnej diagnostyki neurodegeneracyjnej.
Źródło:
- npj Parkinson’s Disease
- University of Florida
