Analisi del cerotto secco: la malattia di Alzheimer può essere diagnosticata poco prima della comparsa dei sintomi?

Analisi del punto secco
Il morbo di Alzheimer può essere diagnosticato poco prima della comparsa dei sintomi?

14/07/2022, 16:20

Finora, il morbo di Alzheimer poteva essere diagnosticato solo quando sono comparsi i sintomi. Ma poi i neuroni nel cervello sono già distrutti. Pertanto, i ricercatori si affidano alla diagnosi precoce in modo semplice e all’intelligenza artificiale.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo che potrebbe essere utilizzato in futuro per diagnosticare il morbo di Alzheimer in una fase precoce. Azam Jehanipur e George Lahn del Karlsruhe Institute of Technology (KIT) possono utilizzare questo per determinare la presenza di proteine ​​patologicamente modificate sia nel sangue che nel liquido cerebrospinale, cioè nei campioni di liquori, in un modo relativamente semplice. L’intelligenza artificiale li aiuta in questo.

Ma com’è? Le proteine ​​beta amiloide denaturate sono indicatori della malattia di Alzheimer. Si presume che anche i più piccoli cambiamenti nella composizione biochimica di proteine ​​e peptidi portino allo sviluppo di molte malattie neurodegenerative come il morbo di Alzheimer e il morbo di Parkinson. Le proteine ​​​​patologicamente modificate non possono più essere scomposte correttamente nel cervello, aggregarsi e infine danneggiare i neuroni, portando ai sintomi noti della malattia.

Il duo di ricercatori si è proposto di trovare un modo per identificare gli indicatori. Hanno avuto l’idea di rilevare la disformazione attraverso la speciale struttura di essiccazione delle soluzioni proteiche e peptidiche. È già noto che il risultato dell’essiccazione delle macchie sulle superfici dipende dalle proprietà chimiche delle proteine. I pattern di colorazione studiati vanno da film omogenei a pattern ramificati e intrecciati a disposizioni complesse. Il metodo è anche noto come effetto anello del caffè.

Robot di campionamento e intelligenza artificiale

Per vedere se il metodo è adatto anche per il rilevamento di proteine ​​beta-amiloidi modificate patologicamente, i ricercatori hanno sciolto sia le proteine ​​beta-amiloidi malate che sane in un liquido specifico e, per la precisione richiesta, hanno fatto cadere la soluzione sul bicchiere di un robot assorbente. parte gocciolante. Quindi, le gocce sono state asciugate per 40 minuti in condizioni controllate.

Tuttavia, poiché le differenze nelle immagini asciutte sono appena distinguibili dall’occhio umano, Jeihanipour e Lahann hanno deciso di utilizzare l’intelligenza artificiale. Il cosiddetto sistema di apprendimento profondo è stato inizialmente “alimentato” con circa 400 stereotipi locali di proteine ​​modificate patologicamente e circa 400 immagini di proteine ​​sane. Il sistema è stato quindi alimentato con altri 720 record per la classificazione.

I modelli di macchie sono come le impronte digitali

“I modelli di colorazione per i peptidi di amiloide-beta rappresentano impronte digitali che riflettono l’identità strutturale e spaziale del peptide”, afferma Lahan in uno. AVVISO KIT Citato. Non è solo caratteristico e riproducibile, ma si traduce anche nella classificazione di otto mutazioni con un’accuratezza di previsione di oltre il 99%.

Secondo i ricercatori, questo metodo ha un grande potenziale. Da un lato, può essere utilizzato per ulteriori ricerche sulle malattie neurodegenerative che derivano da proteine ​​e peptidi patologici. I ricercatori ritengono inoltre che il metodo potrebbe diventare una base diagnostica rapida, affidabile e relativamente semplice per identificare malattie neurodegenerative come l’Alzheimer o il Parkinson nelle fasi iniziali. I risultati sono stati Nell’attuale rivista specializzata “Advanced Materials” il petto.