Ny teknologi kan forutsi sykdomsutvikling

Dette ifølge en nyhetsmelding UK Research and Innovation publiserte i januar 2023¹ og to studier som ble publisert i tidsskriftet Nature Medicine²³.

I studiene demonstrerer forskerne hvordan den nye teknologien kan bedre effektiviteten av kliniske studier på Duchennes muskeldystrofi og Friedreichs ataksi.

Begge sykdommene er sjeldne genetiske sykdommer som påvirker bevegelse og til slutt fører til lammelser.

Forskerne kombinerte data fra bærbar teknologi som registrerer bevegelse med kunstig intelligens. Slik kunne de identifisere tydelige bevegelsesmønstre og forutsi fremtidig sykdomsutvikling.

Håper å bruke det ved flere sykdommer

I fremtiden håper forskerne at det skal bli mulig å bruke denne teknologien til å overvåke eller diagnostisere en rekke vanlige sykdommer som påvirker bevegelsene våre. Blant sykdommene de nevner er demens og slag.

Ved denne metoden samles store mengder data fra hele bevegelsesapparatet til et menneske. Med andre ord, mer enn noen nevrolog har tid til å observere hos en pasient.

Digital tvilling

Ved hjelp av kunstig intelligens bygget forskerne en digital tvilling av deltageren. Det gjorde det mulig å lage enestående, presise forutsigelser om hvordan den enkeltes sykdom utviklet seg.

At den samme teknologien fungerer ved to veldig ulike sykdommer, viser hvor lovende dette verktøyet kan være ved en rekke sykdommer, mener forskerne.

De tror også at det kan gjøre det mulig å utvikle behandlinger for flere sykdommer raskere, billigere og mer presist. Blant annet estimerer de at bruk av disse metodene betyr at man trenger færre pasienter for å utvikle nye medisiner.

Dette er særlig viktig for sjeldne sykdommer, ettersom det kan være vanskelig å rekruttere pasienter til studier.

Ønsker å vite om sykdomstvikling

En av forfatterne sier i en uttalelse til UK Research Innovation at pasienter og pårørende ofte vil vite hvordan deres sykdom vil utvikle seg. Denne teknologien kan bidra til å gi svar på dette.

De tror at forskningen har potensiale til å forvandle kliniske studier i sjeldne bevegelsessykdommer, og bedre diagnose og overvåkning for pasienter. Og dette på en måte som overgår det mennesker kan klare å yte.