21 września przypada Światowy Dzień Walki z Chorobą Alzheimera. Z danych NFZ wynika, że w 2022 roku w Polsce zdiagnozowanych na Alzheimera i choroby pokrewne było 357 tys. osób.
Choć na chorobę Alzheimera nie ma tak naprawdę leku, to wiedza o ryzyku może oznaczać dla zagrożonej nią osoby ogromną różnicę – przypominają naukowcy z Australian National University (ANU).
Jeśli dana osoba może dowiedzieć się o swoim poziomie ryzyka na tak długo przed chorobą, daje jej to mnóstwo czasu na wprowadzenie pozytywnych zmian w stylu życia oraz przyjęcie odpowiedniej strategii leczenia, co może pomóc zwolnić postępy schorzenia – podkreśla Shankar Dutt, jeden z twórców wynalazku opisanego w periodyku „Small Methods”.
Aby wykonać test, wystarczy pobrać niewielką kroplę krwi i umieścić ją w urządzeniu wielkości smartfona. Wspierany sztuczną inteligencją nanotechnologiczny chip reaguje na specyficzne białka.
Obecnie chorobę Alzheimera diagnozuje się głównie na podstawie pogorszenia zdolności umysłowych, w momencie, gdy choroba już poważnie uszkodziła mózg. Wczesne wykrycie istotne dla skutecznego leczenia, zazwyczaj wymaga inwazyjnych i kosztownych procedur szpitalnych, takich jak punkcja lędźwiowa, która może być obciążająca fizycznie i psychicznie dla pacjentów – mówi współtwórca urządzenia, prof. Patrick Kluth.
Test z krwi, by wykryć alzheimera
Tymczasem nasza technika wymaga tylko niewielkiej próbki krwi, a pacjenci mogliby otrzymać wyniki niemal natychmiast. Szybki i prosty test mógłby być przeprowadzany przez lekarzy rodzinnych i innych specjalistów, co wyeliminowałoby konieczność wizyty w szpitalu i byłoby szczególnie wygodne dla osób mieszkających na odległych, np. wiejskich obszarach – dodaje.
Badacze twierdzą, że ich metodę można dostosować także do innych schorzeń, np. choroby Parkinsona, stwardnienia rozsianego czy stwardnienia zanikowego bocznego.
Krew to złożona ciecz zawierająca ponad 10 000 różnych biocząsteczek. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technik filtracji, naszej platformy z nanoporami oraz inteligentnych algorytmów uczenia maszynowego, być może będziemy w stanie zidentyfikować nawet najbardziej ulotne białka – mówi Dutt.
