Нов иновативен концепт има за цел да превенира мозочни удари и концептот за превенција се базира на предвидување на мозочниот удар, наместо на фармаколошки третман. Секоја година над 100 милиони луѓе на светско ниво имаат мозочен удар. Исхемичните мозочни удари се најчести по природа, но понекогаш може да не бидат забележани затоа што се случуваат полека и без никакви акутни знаци. Водени од оваа статистика, тим од истражувачи од Универзитетот од Бон, Германија, развиле нов метод кој се базира на холистички пристап за евалуација на здравствениот ризик од развој на мозочен удар, а воедно развиваат и индивидуализиран алгоритам за третман на мозочните удари.
Целта е да се предвиди веројатноста од развој на исхемичен мозочен удар, и да се преземат мерки базирани на предвидувањето кое го дава алгоритмот, а со самото тоа последователно да се намали и ризикот од појава на мозочен удар, наместо да се реагира на мозочниот удар од кога ќе се случи.
Методата за предивдување е нова, неинвазивна, и безболна, која користи податоци земени од солзната течност и митоходнриите, која ги интерпретира податоците преку равиен алгоритам кој вклучува машинско учење и вештачка интелигенција.
Митохондриите се присутни во секоја клетка во човечкото тело и нивната функција дава знак за тоа дали во клетката метаболичките процеси се одвиваат соодветно. Ако некоја функција не се одвива соодветно, митоходнриите даваат знак преку процесот на митофагија (отстранување на митохондриите преку процес на автофагија или самоуништување). Овој процес може да биде објективно проценет користејќи течни биопсии, како што е на пример солзната течност. Со проценка на овој процес може да се направи индивидуализиран профил за секој пациент.
Но, оваа проценка не треба да се зема како апсолутна, туку треба да се комбинира и со дополнителна рутинска проверка за предиспозициите на пациентот за развој на исхемичен мозочен удар, фамилијарната историја, здравствената состојба, исхраната, навиките на спиење и физичка активност, како и други податоци за општото здравје на пациентот. Бидејќи за сеопфатна проценка биле потребни многу податоци, истражувачите овие податоци ги вметнале во алгоритам, и преку машинско учење и вештачка интелигенција развиле метод кој овозможува добра проценка на здравствениот ризик, предиктивна дијагноза, а со тоа и совети за преземање на соодветни превентивни мерки.
Reference:
Bionity (2024). Determine stroke risk at an early stage using tear fluid, mitochondria and AI-based data. News release.
Датум на пристап: Февруари, 2024.
Достапно на: https://www.bionity.com/en/news/1182840/determine-stroke-risk-at-an-early-stage-using-tear-fluid-mitochondria-and-ai-based-data.html