Новий підхід до персоналізації діагностики хвороби Альцгеймера на основі інтеграції клінічних, генетичних і нейровізуалізаційних даних

Хвороба Альцгеймера може бути значно неодноріднішою, ніж передбачає традиційне уявлення про єдине захворювання з однаковим механізмом розвитку. У різних пацієнтів можуть відрізнятися когнітивні симптоми, локалізація змін у мозку, біологічні механізми, генетичні фактори та швидкість прогресування.

У новій оглядовій роботі запропоновано перейти від універсальної моделі хвороби Альцгеймера до персоналізованого профілю кожного пацієнта, який об’єднуватиме клінічні, нейровізуалізаційні, біомаркерні, генетичні та інші дані.

Традиційно значна частина досліджень хвороби Альцгеймера зосереджувалася на накопиченні β-амілоїду та тау-білка. Однак сучасні дані свідчать, що перебіг захворювання можуть визначати й інші процеси — нейрозапалення, судинні зміни, порушення ліпідного та енергетичного метаболізму, супутні патології мозку, генетична схильність і вплив зовнішніх факторів.

Клінічні прояви також можуть суттєво відрізнятися. У частини людей провідною ознакою є порушення пам’яті, тоді як в інших раніше можуть виникати проблеми з орієнтацією, мовленням, виконавчими функціями, поведінкою або зорово-просторовою обробкою інформації.

Перегляньте запис:

Як працюватиме запропонований підхід

Дослідники пропонують використовувати байєсівське метамоделювання — спосіб об’єднання кількох спеціалізованих математичних моделей в одну інтегровану систему.

Замість створення однієї надзвичайно великої моделі окремі підходи можуть аналізувати різні аспекти захворювання:

• когнітивні та поведінкові симптоми;
• структурні й функціональні зміни мозку;
• амілоїдну та тау-патологію;
• судинні, запальні й метаболічні процеси;
• генетичні фактори;
• біомаркери крові та спинномозкової рідини;
• фактори ризику та їх зміни з часом.

Після цього результати окремих моделей математично поєднуватимуться, формуючи індивідуальний профіль захворювання та можливу траєкторію його розвитку. Такий підхід потенційно дозволить визначати, які саме механізми переважають у конкретного пацієнта, прогнозувати швидкість прогресування когнітивних порушень та виділяти біологічно різні підтипи хвороби Альцгеймера.

У перспективі модель також може використовуватися для порівняння можливих сценаріїв: наприклад, як змінюватиметься прогноз із певним втручанням і без нього. Це може бути корисним не лише для персоналізованого лікування, а й для точнішого відбору учасників клінічних досліджень.

Перегляньте запис:

Практичне значення

Основна ідея полягає в тому, щоб перейти від запитання «чи має людина хворобу Альцгеймера?» до значно детальнішого: які саме біологічні та клінічні механізми формують захворювання в цієї людини.

У майбутньому це може допомогти:

• точніше визначати підтип захворювання;
• прогнозувати індивідуальну траєкторію когнітивного зниження;
• виявляти людей із високим ризиком ще до появи виражених симптомів;
• підбирати терапевтичну стратегію відповідно до провідних механізмів захворювання;
• формувати більш однорідні групи пацієнтів для клінічних досліджень.

Водночас запропонована система ще не є готовим інструментом для клінічної практики. Це концептуальна обчислювальна рамка, яку необхідно розробити, навчити на великих наборах даних та перевірити в незалежних і різноманітних популяціях пацієнтів. Також залишається питання стандартизації даних, їхньої якості та можливості об’єднати інформацію, отриману різними методами й у різних дослідницьких центрах.

Таким чином, дослідники пропонують розглядати хворобу Альцгеймера не як єдиний однорідний процес, а як сукупність різних біологічних і клінічних траєкторій. Об’єднання когнітивних, генетичних, нейровізуалізаційних і молекулярних даних за допомогою метамоделювання в перспективі може наблизити діагностику та лікування до принципів персоналізованої медицини.

ДЖЕРЕЛО: Medical Xpress

На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! Facebook. Telegram. Viber. Instagram.