Scăderea treptată a funcţiilor cognitive este asociată frecvent cu înaintarea în vârstă şi, în unele cazuri, poate apărea înaintea unor afecţiuni neurologice grave. Identificarea timpurie a persoanelor cu risc crescut rămâne însă dificilă. Un nou studiu sugerează că analiza salivei, combinată cu inteligenţa artificială (AI), ar putea oferi o soluţie practică pentru depistarea precoce a simptomelor neuropsihiatrice asociate declinului cognitiv.
Odată cu înaintarea în vârstă, funcţiile fizice şi mintale tind să se deterioreze progresiv. Printre cele mai frecvente cauze ale declinului mintal sever la vârstnici se află bolile neurodegenerative, caracterizate prin pierderea treptată a neuronilor din creier sau din sistemul nervos periferic.
Studii anterioare au arătat că aceste afecţiuni sunt adesea precedate de simptome neuropsihiatrice, precum dispoziţie scăzută, lipsa motivaţiei, anxietatea sau iritabilitatea, însă detectarea timpurie pe baza acestor semne a fost dificil de realizat.
Cercetători de la Universitatea Chongqing Medical şi Chongqing Key Laboratory of Oral Diseases din China au evaluat o abordare care combină analiza unor probe biologice cu metode de învăţare automată pentru a anticipa riscul de apariţie a simptomelor neuropsihiatrice.
Rezultatele au fost publicate în revista şi indică potenţialul acestei metode pentru screeningul la scară largă al populaţiei vârstnice.
Cercetătorii au arătat că analiza salivei, combinată cu metode de AI, poate fi folosită pentru a identifica vârstnici cu risc crescut de simptome neuropsihiatrice asociate declinului cognitiv. Abordarea ar putea fi utilă ca instrument de screening, care ar putea ajuta la depistarea mai timpurie a persoanelor vulnerabile, înainte ca problemele cognitive să devină evidente.
Studiul a inclus 338 de adulţi vârstnici care au apelat la servicii medicale comunitare din provincia chineză. Participanţii au completat chestionare cu informaţii de bază despre vârstă, sex şi alte caracteristici generale şi au furnizat probe de salivă şi de microbiotă orală – bacteriile prezente în cavitatea bucală.
De asemenea, cercetătorii au măsurat markeri biologici asociaţi stresului, inclusiv cortizolul, un hormon implicat în răspunsul la stres, şi citokinele, proteine mici produse de celulele sistemului imunitar.
Datele obţinute au fost împărţite în două seturi. Un prim set, cu informaţii de la 138 de participanţi, a fost folosit pentru antrenarea modelelor de învăţare automată. Al doilea set, care a inclus datele a 200 de participanţi, a servit la validarea capacităţii acestor modele de a estima riscul de apariţie a simptomelor neuropsihiatrice.
Echipa a evaluat mai multe tipuri de modele matematice utilizate pentru analiză şi predicţie, inclusiv metode care învaţă tipare din date (extreme gradient boosting/XGBoost), precum şi modele statistice clasice.
Aceste modele au fost evaluate pentru capacitatea lor de a identifica persoanele cu risc crescut, pe baza biomarkerilor extraşi din salivă şi din analiza microbiotei orale.
Dintre modelele analizate, XGBoost, care a luat în calcul tipurile de bacterii identificate în cavitatea orală avut cele mai bune rezultate, reuşind să distingă cu acurateţe persoanele cu simptome neuropsihiatrice de cele fără astfel de simptome.
Unul dintre modelele dezvoltate a fost transformat într-o platformă uşor de utilizat de către personalul medical, destinată evaluării riscului în comunitate.
Unul dintre modelele folosite pentru calcularea riscului a fost transformat într-un instrument grafic uşor de utilizat, care permite estimarea riscului pentru fiecare persoană în parte. Testarea acestui instrument pe un alt grup de participanţi a confirmat că aceste oferă rezultate foarte precise.
Analizele suplimentare au arătat că nivelurile hormonului de stres cortizol au fost corelate cu prezenţa unor tipuri de bacterii din cavitatea orală şi cu anumite procese chimice din celule, fără ca aceste legături să fie interpretate dincolo de ceea ce rezultă direct din datele studiului.
Autorii subliniază că simptomele neuropsihiatrice reprezintă indicatori timpurii ai declinului cognitiv asociat bolilor neurodegenerative şi că identificarea acestora din timp este importantă pentru a recunoaşte mai devreme persoanele cu risc crescut de declin cognitiv.
Instrumentele dezvoltate în acest studiu ar putea fi utilizate în viitor pentru screeningul populaţiei vârstnice în comunitate, facilitând identificarea persoanelor cu risc crescut şi orientarea acestora către evaluări suplimentare sau măsuri de suport adecvate.
Studiul evidenţiază potenţialul combinării inteligenţei artificiale cu analiza biomarkerilor din salivă pentru identificarea timpurie a simptomelor neuropsihiatrice.
