Yeni demans risk faktörleri ortaya çıkarıldı
Araştırmacılar, geniş ve kapsamlı bir veritabanı kullanarak, yaşamın ilerleyen dönemlerinde bunama riskini artıran yeni faktör kombinasyonlarını ortaya çıkarıyor. Bulgular, klinisyenlerin risk altındaki kişileri tespit etmesine yardımcı olabilir.
Demans büyüyen bir endişe kaynağıdır. Nüfus yaşlandığından ve daha uzun yaşamak norm haline gelmeye başladığından, demansın neden oluştuğunu anlama yarışı devam ediyor.
Demans, dünya çapında yaşlı yetişkinlerde özürlülüğün ve bağımlılığın önde gelen nedenidir.
Amerika Birleşik Devletleri'nde 5,7 milyon insan, en yaygın bunama türü olan Alzheimer ile yaşıyor. 2050 yılına kadar bu rakamın 14 milyona çıkacağı tahmin ediliyor.
Şu anda, etkili bir tedavi yoktur, bu nedenle, bunu tomurcuklanırken engelleyeceksek, katkıda bulunan faktörleri anlamak çok önemlidir.
Verileri geri almak
Bu koşulların geliştirilmesinde hangi faktörlerin rol oynadığını anlama çabasının bir parçası olarak, bilim adamları hevesle mevcut tüm veri kümelerine dalmaktadırlar. Sadece büyük nüfus verisi havuzlarını inceleyerek net modeller ortaya çıkmaya başlar.
Bu tür bir veri kaynağı, 1948'de başlayan Framingham Kalp Çalışmasıdır (FHS). Bugüne kadar, üç nesil katılımcıyı takip etmiştir ve birincil işlevi, kardiyovasküler hastalığa katkıda bulunan ortak faktörleri gözlemlemektir.
Massachusetts'teki Boston Üniversitesi Tıp Fakültesi'ndeki araştırmacılar, yakın zamanda FHS'nin bir parçası olarak toplanan çok sayıda veriden yararlandılar. Sorumlu yazar Rhoda Au, Ph.D. - bir anatomi ve nörobiyoloji profesörü - çalışmalarının amacını açıklıyor:
"Değiştirilebilir risk faktörlerine odaklanarak, değişime yatkın hastalık riski faktörlerini belirleyerek bunamayı önleme olasılığını etkinleştirmeyi umuyoruz."
Yeni analizleri, bunamaya katkıda bulunan risk faktörlerinin daha net bir resmini oluşturmak için bir makine öğrenimi yaklaşımını kullanan ilk analizdi. Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin özel olarak programlanmadan verilerle "öğrenmesine" olanak tanıyan gelişmiş istatistiksel teknikler kullanır.
Diğer bir deyişle, sistemler verileri görüntüleyerek öğrenirler ve insanların "düşünce" süreçlerine rehberlik etmelerine gerek kalmadan kalıpları tespit edebilirler.
Makine öğrenimi demansı inceler
Araştırmacılar, 1979–1983'te alınan verileri kullandılar ve özellikle demografi ve yaşam tarzıyla ilgili bilgilerle ilgilendiler. Sonuçları geçtiğimiz günlerde Alzheimer Hastalığı Dergisi.
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, yaş önemli bir risk faktörü olarak ortaya çıktı. Yaşlandıkça, bunama gelişme şansımız artar ve bu uzun zamandır bilinmektedir. Bununla birlikte, yazarlar, açıkladıkları gibi, verilerde gizli başka önemli ilişkiler buldular:
"Analiz ayrıca demansın risk faktörleri olarak medeni bir" dul ", daha düşük vücut kitle indeksi ve orta yaşta daha az uyku olduğunu belirledi."
Sonuçların hem ön saftaki klinisyenler hem de genel olarak nüfus için yararlı olacağını umuyorlar. Örneğin, yaşlanan bir akraba dul ve zayıfsa, demansın erken belirtilerini dikkatle izlemek akıllıca olabilir.
Au, "Gelecekte demans için olası artmış riski belirlemede herhangi bir hekimin veya hatta hekim olmayanın kolayca erişebileceği bilgileri belirlemek istedik."
"Demans tarama araçlarının çoğu özel eğitim veya test gerektiriyor" diye ekliyor, "ancak taramanın ön cephesi birinci basamak hekimleri veya aile üyeleridir. Bu aynı zamanda risk faktörlerini belirlemek için makine öğrenimi yöntemlerini uygulamaya yönelik bir ilk girişimdi. "
Şimdi, demans ABD'ye her yıl 150 milyar dolardan fazlaya mal oluyor ve bu nedenle yavaş yavaş büyüyen bu sorunu azaltmanın yollarını bulmak hayati önem taşıyor. Bu bulgular yeni bilgiler ve demansın gelecekteki etkisini en aza indirme potansiyeli sunuyor.
Yazarların yazdığı gibi, "Non-invaziv ve uygulaması pahalı olmayan demografik ve yaşam tarzı faktörleri, orta yaşta değerlendirilebilir ve geç yetişkinlikte demans riskini potansiyel olarak değiştirmek için kullanılabilir."
Demansın arkasındaki risk faktörlerini anlamak, toplumun neden olabileceği zararı en aza indirmesine yardımcı olabilir.
