Computergestützte Verfahren zur Erforschung von oxidativem und immunologischem Stress bei Demenz
Dezember 2014
San Raffaele Scientific Institute, Mailand, Italien
Leichte kognitive Beeinträchtigungen können das Risiko der Entwicklung der Alzheimer-Krankheit erhöhen. Um die Prognose der Krankheit einschätzen zu können, werden daher Hilfsmittel zur Vorhersage benötigt. Pro-oxidativer Zustand und Neuroinflammation werden zunehmend mit Demenz in Verbindung gebracht. Deshalb wird in dieser Studie ein neues Computermodell auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze verwendet, um die Beziehung zwischen oxidativem Stress und Entzündung bei der Alzheimer-Krankheit und leichten kognitiven Beeinträchtigungen zu entschlüsseln. Die Ergebnisse zeigen, dass das maschinelle Lernen in der Lage war, einen Algorithmus zu entwickeln, der anhand einer geringen Anzahl immunologischer und oxidativer Stressparameter eine genaue Klassifizierung der Alzheimer-Krankheit und der leichten kognitiven Beeinträchtigung ermöglicht. Außerdem war es möglich, mit einem neuen nichtlinearen mathematischen Modell eine Korrelation zwischen einem globalen Immundefizit und einer kognitiven Beeinträchtigung herzustellen. Insgesamt wird in dieser Studie eine neue Methode zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Demenz, zur genauen Vorhersage der möglichen Prognose dieser Fälle und zur Entschlüsselung neuer Mechanismen der Pathophysiologie dieser Störungen vorgeschlagen, was sie zu einem potenziell wertvollen Instrument für klinische Anwendungen macht.
A global immune deficit in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment disclosed by a novel data mining process
Maira Gironi
Eingestellt am: 05.08.2021
[1] https://content.iospress.com/articles/journal-of-alzheimers-disease/jad141116[2] https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/a8fd26ef-b113-47ab-92ba-fd2be449c7eb
