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Könnte ein Sprachtest eine Alzheimer-Krankheit diagnostizieren? IBM legt den Grundstein
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Ärzte verwenden Gehirnscans und Spinal Taps, um die Alzheimer-Krankheit zu diagnostizieren, aber diese Methoden können teuer und invasiv sein und werden in der Regel erst durchgeführt, nachdem eine Person Anzeichen eines kognitiven Rückgangs gezeigt hat, woraufhin es schwierig sein kann, das Fortschreiten der Krankheit zu verhindern.
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IBM glaubt, die Anfänge einer Lösung zu haben: ein mit Pfizer entwickeltes Modell der künstlichen Intelligenz, das mit Hilfe eines einfachen Sprachtests vorhersagen könnte, ob eine Person an Alzheimer erkranken wird. Dieses Modell, das anhand von Daten aus einer jahrzehntelangen Gesundheitsstudie trainiert und getestet wurde, sagte korrekt voraus, ob gesunde Menschen in 74 % der Fälle an Alzheimer erkranken würden. Die Ergebnisse erscheinen in der Zeitschrift The Lancet eClinical Medicine.
Die Forscher schulten KI-Algorithmen an Hunderten von kurzen, nicht-invasiven, standardisierten Sprachproben aus der Framingham Heart Study, einer bekannten Studie, die seit den 1940er Jahren verschiedene Gesundheitsmaßnahmen bei mehr als 5.000 Menschen und ihren Familien verfolgt. Die Proben stammen aus einem Test namens Cookie Theft Task, bei dem Menschen gebeten werden, eine Zeichnung mit ihren eigenen Worten zu beschreiben.
"Durch unsere Arbeit bei anderen Krankheitszuständen wissen wir, dass dies eine äußerst beschreibende kognitive Beurteilung ist. Jeder Mensch nutzt kognitive Prozesse, um visuell Input zu erhalten, darüber nachzudenken und diesen in einen Haufen Wörter zu verwandeln", sagte Ajay Royyuru, IBM Fellow und Vizepräsident für Forschung im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften bei IBM. "Es ist ein Rundgang durch die kognitiven Prozesse, die im Kopf ablaufen", so Ajay Royyuru
Die Teilnehmer an der Framingham-Herzstudie nahmen den Test immer und immer wieder vor, lieferten ihre eigenen Basisdaten und erlaubten den Forschern zu untersuchen, wie früh die Tests einen kognitiven Rückgang signalisieren könnten, fügte Royyuru hinzu.
Die Forscher testeten das Modell an Sprachproben, die in der Studie von 80 Personen genommen wurden, bevor sie Anzeichen eines kognitiven Rückgangs zeigten. Das Modell sagte den Ausbruch der Alzheimer-Krankheit durchschnittlich siebeneinhalb Jahre vor der offiziellen Diagnose der Patienten voraus, so die Studie. Aber der Test wird den heutigen klinischen Standard nicht unbedingt ersetzen; er könnte vielmehr als ein früher Schritt zur Empfehlung eines Hirnscans verwendet werden.
"Es bedeutet nicht, an diesem Punkt Alzheimer zu diagnostizieren, sondern einfach nur, die Anomalie hier sehen zu können. Es genügt, einen Neurologen aufzusuchen, um zu einer gründlicheren Beurteilung zu gelangen", sagte Royyuru. Aber im weiteren Verlauf könnte die Arbeit von IBM zur Entwicklung neuer digitaler Biomarker und nicht-invasiver Tests führen, die den zeitlichen Ablauf der Alzheimer-Diagnose vorverlegen könnten, so Royyuru.
In der Zukunft könnte dieses Modell auf ein einvernehmliches Telefongespräch oder über eine App auf einem Mobiltelefon angewendet werden, sagte Royyuru. Es könnte zu einem Test werden, den Menschen routinemäßig durchführen, um Momentaufnahmen ihres kognitiven Zustands während ihres gesamten Lebens zu erhalten.
Die Fähigkeit, die Alzheimer-Krankheit frühzeitig zu erkennen, könnte eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung neuer Therapien für die Krankheit spielen - ein Bereich, in dem es bisher viele Fehlschläge gab. Digitale Biomarker, die den Krankheitsverlauf einer Person quantitativ messen können, könnten Medikamentenentwicklern helfen, bessere Alzheimer-Studien zu konzipieren.
"Wenn wir auf einige fehlgeschlagene klinische Studien zur Alzheimer-Krankheit zurückblicken, hatten sie keinen Erfolg, weil sie in der Mehrzahl der Fälle Patienten rekrutierten, die sich aus der Sicht der Krankheitsbiologie überall in der Progression befanden", sagte Royyuru. Mit anderen Worten, es ist keine Überraschung, dass ein Medikament, das in einem bestimmten Stadium der Krankheit wirken sollte, in einer heterogenen Patientenpopulation in verschiedenen Stadien versagen würde.
"Es besteht die Notwendigkeit, den Zustand eines Individuums durch Biomarker zu charakterisieren, insbesondere durch digitale Biomarker, die ein gezieltes Staging und die Rekrutierung in geeignete interventionelle Studien ermöglichen", fügte er hinzu.
Sprache und Sprechen sind nur ein Aspekt der kognitiven Funktion, mit dem sich IBM befasst. In einer Anfang letzten Jahres veröffentlichten Studie beschrieben IBM-Forscher ein Modell, das Proteine im Blut bewertet, um die Ablagerung von Amyloid-beta in der Rückenmarksflüssigkeit von Menschen vorherzusagen, einem Schlüsselmarker der Alzheimer-Krankheit. Der Test war in bis zu 77% der Fälle genau.