Инструмент, о котором идет речь, представляет собой нейронную сеть, серию взаимосвязанных алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга, способных оценивать, есть ли у кого-то болезнь Паркинсона, по их ночному дыханию, то есть по характеру дыхания, возникающему во время сна. Нейронная сеть, которая была обучена аспирантом Массачусетского технологического института Юже Янгом и постдоком Юань Юанем, также способна определять тяжесть болезни Паркинсона и отслеживать прогрессирование заболевания с течением времени.

Янг является первым автором новой статьи с описанием работы, опубликованной сегодня в Природная медицина. Катаби, который также является сотрудником Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института и директором Центра беспроводных сетей и мобильных вычислений, является старшим автором. К ним присоединяются Юань и 12 коллег из Университета Ратгерса, Медицинского центра Университета Рочестера, клиники Майо, Массачусетской больницы общего профиля и Колледжа здравоохранения и реабилитации Бостонского университета.

На протяжении многих лет исследователи изучали потенциал выявления болезни Паркинсона с использованием спинномозговой жидкости и нейровизуализации, но такие методы являются инвазивными, дорогостоящими и требуют доступа к специализированным медицинским центрам, что делает их непригодными для частого тестирования, которое в противном случае могло бы обеспечить раннюю диагностику или непрерывное отслеживание прогрессирования заболевания.

Исследователи Массачусетского технологического института продемонстрировали, что оценку болезни Паркинсона с помощью искусственного интеллекта можно проводить каждую ночь дома, пока человек спит, и не прикасаясь к его телу. Для этого команда разработала устройство, внешне напоминающее домашний Wi-Fi-роутер, но вместо предоставления доступа в Интернет устройство излучает радиосигналы, анализирует их отражение от окружающей среды и извлекает образцы дыхания субъекта без какого-либо телесного контакта. Затем дыхательный сигнал подается в нейронную сеть для пассивной оценки болезни Паркинсона, и от пациента и лица, осуществляющего уход, не требуется никаких усилий.

"Связь между болезнью Паркинсона и дыханием была отмечена еще в 1817 году в работе доктора Джеймса Паркинсона. Это побудило нас рассмотреть возможность выявления заболевания по дыханию, не глядя на движения", - говорит Катаби. "Некоторые медицинские исследования показали, что респираторные симптомы проявляются за годы до двигательных симптомов, а это означает, что характеристики дыхания могут быть многообещающими для оценки риска до постановки диагноза Паркинсона".

Самое быстрорастущее неврологическое заболевание в мире, болезнь Паркинсона, является вторым по распространенности неврологическим расстройством после болезни Альцгеймера. Только в Соединенных Штатах от него страдает более 1 миллиона человек, а ежегодное экономическое бремя составляет 51,9 миллиарда долларов. Алгоритм исследовательской группы был протестирован на 7687 людях, включая 757 пациентов с болезнью Паркинсона.

Катаби отмечает, что исследование имеет важные последствия для разработки лекарств от болезни Паркинсона и клинической помощи. "С точки зрения разработки лекарств, результаты могут позволить проводить клинические испытания со значительно меньшей продолжительностью и меньшим количеством участников, что в конечном итоге ускорит разработку новых методов лечения. С точки зрения клинической помощи, этот подход может помочь в оценке пациентов с болезнью Паркинсона в традиционно недостаточно обслуживаемых сообществах, включая тех, кто живет в сельской местности, и тех, кому трудно выходить из дома из-за ограниченной мобильности или когнитивных нарушений", - говорит она.

"В этом столетии у нас не было терапевтических прорывов, что говорит о том, что наши нынешние подходы к оценке новых методов лечения неоптимальны", - говорит Рэй Дорси, профессор неврологии в Университете Рочестера и специалист по болезни Паркинсона, который является соавтором статьи. Дорси добавляет, что это исследование, вероятно, является одним из крупнейших исследований сна, когда-либо проведенных при болезни Паркинсона. "У нас очень ограниченная информация о проявлениях болезни в их естественной среде обитания, а устройство [Катаби] позволяет получать объективные, реальные оценки того, как люди чувствуют себя дома. Аналогия, которую я хотел бы провести [с текущими оценками болезни Паркинсона], - это уличный фонарь ночью, и то, что мы видим от уличного фонаря, - это очень маленький сегмент [полностью бесконтактного датчика Катаби], который помогает нам освещать темноту ".

Это исследование было проведено в сотрудничестве с Университетом Рочестера, клиникой Майо и Массачусетской больницей общего профиля и спонсируется Национальными институтами здравоохранения при частичной поддержке Национального научного фонда и Фонда Майкла Дж. Фокса.