ABD’nin Massachusetts eyaletinde bulunan Worcester Politeknik Enstitüsü araştırmacıları, 800’den fazla beyin görüntüsünü inceleyerek yapay zekâ algoritmalarını eğitti. Çalışmada makine öğrenimi tekniklerinin, Alzheimer’ın erken döneminde ortaya çıkan anatomik değişimleri saptayabildiği ifade edildi.
Araştırmacılara göre bu tür sistemler, hastalık henüz belirgin semptomlar ortaya çıkmadan önce riskli kişilerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Erken teşhis ise hastalığın ilerlemesini yavaşlatmaya yönelik tedavi ve hazırlık süreçleri açısından kritik önem taşıyor.
BEYİN TARAMALARI ANALİZ EDİLDİ
Çalışmada 69 ile 84 yaşları arasındaki 344 kişiye ait MR görüntüleri kullanıldı. Taramalar arasında normal bilişsel işlevlere sahip kişiler, hafif bilişsel bozukluk yaşayan bireyler ve Alzheimer hastaları yer aldı. Yapay zekâ algoritması, beynin yaklaşık 200 bölgesinden 95’ine ait verileri analiz ederek hastaların bilişsel durumunu tahmin etmeye çalıştı.
ERKEN BELİRTİLER BEYNİN BAZI BÖLGELERİNDE GÖRÜLÜYOR
Analiz sonuçlarına göre Alzheimer riskini belirlemede en önemli göstergelerden biri, beynin belirli bölgelerinde ortaya çıkan hacim kaybı oldu. Özellikle hafıza oluşumunda rol oynayan hipokampus, duygusal tepkilerle ilişkili amigdala ve zaman algısıyla bağlantılı entorhinal korteks bölgelerinde görülen küçülme dikkat çekti.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, araştırmada 69–76 yaş aralığındaki kadın ve erkeklerde, hipokampusun sağ kısmında görülen hacim kaybının erken teşhis açısından önemli bir işaret olabileceği belirtildi.
CİNSİYETE GÖRE FARKLILIK GÖRÜLDÜ
Çalışma ayrıca beyin hacmindeki değişimlerin kadın ve erkeklerde farklı bölgelerde ortaya çıkabildiğini gösterdi. Kadınlarda küçülmenin çoğunlukla dil ve görsel algı ile bağlantılı sol orta temporal kortekste, erkeklerde ise daha çok sağ entorhinal kortekste görüldüğü tespit edildi.
Araştırmacılar bu farklılığın, yaşla birlikte değişen östrojen ve testosteron düzeyleri gibi hormonal faktörlerle ilişkili olabileceğini değerlendiriyor.
ERKEN TEŞHİS İÇİN YENİ BİR ARAÇ
Çalışmanın yürütücülerinden yardımcı araştırma profesörü Benjamin Nephew, Alzheimer’ın erken teşhisinin çoğu zaman zor olduğunu belirterek, belirtilerin sık sık normal yaşlanma süreciyle karıştırılabildiğini söyledi.
Nephew, makine öğrenimi teknolojilerinin büyük veri setlerini analiz ederek insan gözünün fark edemeyeceği küçük değişiklikleri ortaya çıkarabildiğini ve bu sayede Alzheimer riskinin daha doğru tahmin edilebildiğini ifade etti.
Araştırmacılar, elde edilen bulguların gelecekte tanı yöntemlerini geliştirmeye ve hastalığın erken evrede belirlenmesine katkı sağlayabileceğini belirtiyor. Alzheimer Derneği verilerine göre yalnızca ABD’de 7 milyondan fazla kişi bu hastalıkla yaşıyor.
Bilim insanları, Alzheimer’ın gelişiminde rol oynayan diğer faktörleri anlamak için çalışmaların sürdüğünü vurguluyor.
