Choroba Parkinsona to jedno z najpowszechniejszych schorzeń neurodegeneracyjnych na świecie. Dotyka ponad 10 milionów ludzi, a jej częstość występowania dramatycznie rośnie – co 25 lat liczba chorych się podwaja. Mimo że medycyna zna objawy choroby od ponad dwóch wieków, nadal nie potrafi skutecznie leczyć jej przyczyn.
Czytaj też: Kod choroby Parkinsona złamany! Po 20 latach znamy strukturę białka PINK1
Przez długi czas lekarze skupiali się głównie na obserwacji symptomów ruchowych, takich jak drżenie rąk, sztywność mięśni czy trudności w poruszaniu się. To podejście, choć pomocne w łagodzeniu skutków, nie pozwalało odpowiedzieć na pytanie, co dokładnie dzieje się w mózgu pacjenta.
Dr Rowland Illing, Global Chief Medical Officer and Director, Healthcare and Life Sciences AWS, mówi:
Wielu lekarzy nadal używa metod, z których w 1817 r. korzystał sam James Parkinson – skupiają się one na obserwacji fizycznych objawów. Technologia pozwala nam na dekodowanie czynników genetycznych na dużą skalę, przekształcanie doświadczeń pacjentów w dane gotowe do wykorzystania przez lekarzy, identyfikację kluczowych biomarkerów, mapowanie komórek mózgowych z niespotykaną szczegółowością i personalizowanie terapii, takich jak głęboka stymulacja mózgu.
Sztuczna inteligencja widzi to, co „niewidoczne”
Główną przyczyną objawów choroby Parkinsona jest utrata neuronów produkujących dopaminę – neuroprzekaźnika niezbędnego do kontroli motoryki. Zastępowanie dopaminy lekami pozwala czasowo złagodzić symptomy, ale nie zatrzymuje neurodegeneracji. Co więcej, naukowcy wciąż nie wiedzą, dlaczego dochodzi do śmierci komórek dopaminowych.
Czytaj też: Gdy mózg odmawia posłuszeństwa, a system odwraca wzrok. Polska bezradna wobec choroby Parkinsona
Nowe technologie – przede wszystkim głęboka stymulacja mózgu (DBS) – pozwalają na bardziej zaawansowane podejście do terapii. Zabieg polega na wszczepieniu elektrod do określonych obszarów mózgu, które następnie są stymulowane prądem o kontrolowanej częstotliwości. W tym obszarze AI ma do odegrania kluczową rolę. Dzięki niej można planować zabieg z większą precyzją, przewidywać skutki uboczne i personalizować leczenie. Co więcej, automatyzacja oparta na danych pacjenta otwiera drzwi do leczenia większej liczby osób, przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka.
Z kolei kalifornijska firma Ultima Genomics opracowała nowe algorytmy sztucznej inteligencji dla nowej generacji sekwenatora DNA. Ich oprogramowanie, działające na platformie AWS (Amazon Web Services), umożliwia dziesięciokrotne obniżenie kosztów pełnego sekwencjonowania ludzkiego genomu. To oznacza nie tylko tańsze badania, ale także możliwość identyfikacji genetycznych czynników ryzyka choroby i tworzenia terapii genowych, które mogłyby im zapobiegać.
Belgijska firma Icometrix wykorzystuje natomiast obrazowanie mózgu i AI do śledzenia zmian objętości struktur mózgowych oraz ich związku z postępem choroby. Przebudowa systemów deep learning przy użyciu infrastruktury AWS znacząco zwiększyła dokładność analizy i skróciła czas obliczeń. Efekt? Szybsze i bardziej precyzyjne wyniki, które mogą wpłynąć na skuteczność leczenia.
Wreszcie Allen Institute zainicjował projekt Brain Knowledge Platform – największą na świecie otwartą bazę danych komórek mózgowych. Wykorzystując Amazon SageMaker i inne narzędzia AI, badacze mogą dekodować cechy komórek nerwowych i analizować ich zachowanie w różnych stadiach choroby. To jak tworzenie Google Maps ludzkiego mózgu – z dokładnością do pojedynczej komórki.
Skąd właściwie bierze się choroba Parkinsona?
Nowoczesne narzędzia analityczne, choć niezwykle złożone technologicznie, mają prosty cel: poprawić jakość życia ludzi. Choroba Parkinsona wciąż wiąże się ze społecznym piętnem, lękiem i wykluczeniem – a im więcej wiemy o jej mechanizmach, tym skuteczniej możemy z tym walczyć.
Lepsze zrozumienie pozwala na wcześniejsze diagnozowanie i możliwość zastosowania szerszego zakresu terapii, które mogą znacznie poprawić jakość życia chorych. Szersza świadomość eliminuje piętno życia z chorobą i zwiększa zainteresowanie technologiami, które mogą lepiej wspierać pacjentów.
Nie mniej ważna jest rola samych pacjentów i ich rodzin. Współpraca z naukowcami, udział w badaniach klinicznych i dzielenie się danymi zdrowotnymi to fundamenty postępu. Każda informacja przetworzona przez AI może przybliżać nas do odpowiedzi na najważniejsze pytanie: co naprawdę wywołuje chorobę Parkinsona?
