AI descoperă tipare biologice ascunse pentru diagnosticarea precisă a migrenelor
AI poate analiza cantități mari de date despre sănătate, care nu sunt specifice migrenelor, dar care pot fi folosite pentru a identifica persoanele predispuse la această afecțiune.
Un nou studiu realizat de NTNU – Universitatea Norwegiană de Știință și Tehnologie – arată că migrenele pot lăsa un tipar biologic în întregul corp, urme ale căror identificare este posibilă prin intermediul inteligenței artificiale.
Există multe inconsistențe în diagnosticul migrenelor. Se pare că AI ar putea ajuta la stabilirea unui diagnostic corect.
Anker Stubberud, cercetător în domeniul durerilor de cap la NTNU, afirmă: „Migrenele sunt o problemă majoră de sănătate la nivel mondial și au un impact considerabil asupra calității vieții. Diagnosticele precise sunt importante pentru ca oamenii să primească cel mai bun tratament posibil.”
Studiul a folosit AI pentru a analiza informațiile adunate de la peste 43.000 de participanți în cadrul unui studiu de sănătate la nivel de județ, Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT).
Studiul arată că această afecțiune poate fi identificată printr-o interacțiune complexă între factori genetici, caracteristici clinice și factori de mediu.
Una dintre provocările în diagnosticarea migrenelor este că aceasta se bazează exclusiv pe simptome.
„Nu există teste de sânge sau alte teste biologice care să fie utilizate în procesul de diagnosticare. Tot ce avem este descrierea simptomelor de către pacient. Dacă diagnosticul este greșit, și tratamentul va fi ineficient. Prin urmare, explorăm dacă putem identifica markeri biologici care să ajute practicienii să facă un diagnostic corect”, spune Stubberud.
Aici intervine inteligența artificială.
Cercetătorii au dezvoltat un model AI capabil să distingă persoanele cu migrene de cele fără dureri de cap. Modelul nu a avut acces la informațiile despre simptomele de durere de cap ale participanților, ci s-a bazat pe date precum vârsta, sexul și informațiile generale de sănătate.
„Informațiile includeau totul, de la constipație și utilizarea medicamentelor, până la dureri de spate. Am inclus 60 de variabile diferite. Faptul că AI a putut identifica migrena atât de precis, fără a cunoaște nimic despre durerea de cap în sine, sugerează că această afecțiune lasă urme care se extind mult dincolo de atacuri”, afirmă Stubberud.
Nu doar că cercetarea a indicat că migrenele au o semnătură biologică distinctă și urmărită, dar a dezvăluit și mai multe subgrupuri de migrenă, anterior neidentificate.
Folosind o metodă prin care AI caută independent tipare în date, cercetătorii au analizat peste 12.000 de persoane cu diferite tipuri de durere de cap. Analiza a identificat inițial două grupuri principale distincte.
Primul grup a fost compus din 1.425 de persoane, dintre care mai mult de 90% îndeplineau criteriile pentru migrenă. Restul (10.760 de persoane) aveau alte tipuri de dureri de cap care se potriveau parțial cu criteriile pentru migrenă sau aveau alte forme de durere de cap complet diferite.
Aceasta sugerează că AI a fost capabil să identifice un profil distinct de migrenă, independent de criteriile tradiționale de diagnosticare. Cea mai interesantă descoperire a avut loc atunci când cercetătorii au analizat mai îndeaproape grupul de migrenă, descoperind patru subgrupuri cu caracteristici diferite:
1. Un grup format exclusiv din bărbați. Acest subgrup s-a evidențiat clar, deoarece toți participanții erau bărbați. Această constatare ar putea indica faptul că migrena la bărbați are caracteristici distinctive care sunt adesea ascunse atunci când cercetătorii analizează femeile și bărbații împreună.
2. Un grup cu dureri de gât pronunțate. Persoanele din acest grup au raportat dureri semnificative de gât pe lângă migrenă. Aceasta ar putea oferi noi perspective asupra relației bine cunoscute, dar încă dezbătute, între durerea de gât și migrenă.
3. Un grup cu dureri musculo-scheletice extinse, anxietate și depresie. Acest subgrup a avut o prevalență mai mare a durerilor generalizate, problemelor de sănătate mintală și altor provocări de sănătate. Aceasta ar putea reprezenta o formă mai complexă de migrenă, în care mai multe sisteme biologice sunt implicate simultan.
4. Un grup cu migrenă clasică. Ultimul grup a avut simptome care s-au potrivit mai bine cu definiția stabilită a migrenei, inclusiv aura migrenei, fără problemele de sănătate pronunțate care caracterizau celelalte grupuri.
Aura migrenei este un set de simptome neurologice temporare care pot apărea înainte sau în timpul unui atac. Cele mai comune sunt tulburările vizuale, cum ar fi lumini intermitente, modele în zigzag, pete oarbe sau zone strălucitoare, dar pot include și furnicături sau amorțeală, dificultăți de vorbire sau alte simptome neurologice.
Genetica a susținut diferențele. Cercetătorii au comparat, de asemenea, tiparele genetice între grupuri pentru a investiga dacă subgrupurile erau diferite biologic. În mod tradițional, se folosește un scor de risc stabilit pentru a calcula riscul genetic de boală bazat pe multe variante genetice mici. În studiul de la NTNU, cercetătorii au testat, de asemenea, modele de risc genetic bazate pe AI. Rezultatele au arătat că AI a fost cea mai bună în a distinge între diferitele grupuri de migrenă.
„Aceasta întărește ipoteza că migrena nu este o boală unică, ci mai degrabă un grup divers de diferite condiții biologice”, afirmă Stubberud.
Acest studiu sugerează că diagnosticul din viitor ar putea deveni mai bazat pe date, oferind un instrument suplimentar alături de judecata clinică a medicului și descrierea simptomelor de către pacient.
„Până acum, o mare parte din cercetarea privind AI în domeniul sănătății s-a bazat exclusiv pe cifre și statistici. AI ar trebui să fie testată pe pacienți care caută ajutor medical pentru dureri de cap. Această cercetare este încă lipsă. Aceste instrumente AI nu au fost încă testate în practică clinică”, afirmă Stubberud.
El subliniază că, dacă diferitele forme de migrenă au cu adevărat cauze biologice diferite, aceasta ar putea avea implicații și pentru tratament. „Unii pacienți ar putea răspunde mai bine la anumite medicamente sau măsuri preventive decât alții”, spune Stubberud.
