新たな認知症の危険因子が明らかに
大規模で包括的なデータベースを使用して、研究者は後年の認知症のリスクを高める要因の新しい組み合わせを発掘します。調査結果は、臨床医がリスクのある人々を見つけるのに役立つ可能性があります。
認知症はますます懸念されています。人口が高齢化し、長生きが当たり前になり始めていることから、認知症が発生する理由を理解する競争が続いています。
世界中で、認知症は高齢者の障害と依存の主な原因です。
米国では、570万人がアルツハイマー病と一緒に暮らしています。アルツハイマー病は認知症の最も一般的な形態です。 2050年までに、この数字は1,400万人に達すると予測されています。
現在、効果的な治療法はありませんので、それをつぼみに挟むには、要因を理解することが不可欠です。
データの選択を解除する
これらの状態の発生にどのような要因が関与しているかを理解するための推進の一環として、科学者は利用可能なすべてのデータセットに熱心に取り組んでいます。明確なパターンが現れ始めるのは、人口データの大きなプールを分析することによってのみです。
そのようなデータソースの1つは、1948年に開始されたFramingham Heart Study（FHS）です。これまで3世代の参加者を追跡しており、その主な機能は心血管疾患に寄与する一般的な要因を観察することです。
マサチューセッツ州のボストン大学医学部の研究者は最近、FHSの一部として収集された豊富なデータを利用しました。対応する著者RhodaAu、Ph.D。 —解剖学と神経生物学の教授—は彼らの研究の目的を説明しています：
「変更可能な危険因子に焦点を当てることにより、変化しやすい疾患の危険因子を特定し、認知症を予防する可能性を可能にすることを望んでいます。」
彼らの新しい分析は、認知症に寄与する危険因子のより明確な画像を生成するために機械学習アプローチを使用した最初のものでした。機械学習は、コンピューターシステムが特別にプログラムされていなくてもデータを「学習」できるようにする、高度な統計手法を使用しています。
言い換えれば、システムはデータの表示から学習し、人間が「思考」プロセスをガイドする必要なしにパターンを見つけることができます。
機械学習は認知症を検査します
研究者たちは1979年から1983年に取得したデータを使用し、特に人口統計とライフスタイルに関する情報に興味を持っていました。彼らの結果は最近、 アルツハイマー病ジャーナル.
当然のことながら、年齢は重要な危険因子としてさらされていました。私たちが年をとるにつれて、認知症を発症する可能性が高まり、これは長い間知られています。しかし、著者は、次のように説明しているように、データに隠された他の重要な関係を発見しました。
「この分析では、認知症の危険因子として、「未亡人」、BMIの低下、中年期の睡眠の減少という婚姻状況も特定されました。」
彼らは、その結果が第一線の臨床医と一般の人々の両方に役立つことを望んでいます。たとえば、高齢の親戚が未亡人で低体重の場合、認知症の初期の兆候を注意深く監視することが賢明かもしれません。
Au教授は、「私たちは、認知症の潜在的な増加する将来のリスクを判断する際に、医師または非医師でさえも簡単にアクセスできる情報を特定したかったのです」と述べています。
「ほとんどの認知症スクリーニングツールは、専門的なトレーニングまたはテストを必要とします」と彼女は付け加えます。「しかし、スクリーニングの最前線はプライマリケア医または家族です。これは、機械学習手法を適用してリスク要因を特定する最初の試みでもありました。」
現在、認知症は米国で毎年1,500億ドルをはるかに超える費用がかかっているため、このゆっくりと成長している問題を削減する方法を見つけることが重要です。これらの調査結果は、認知症の将来の影響を最小限に抑えるための新しい洞察と可能性を提供します。
著者が書いているように、「非侵襲的で実装が安価な人口統計学的およびライフスタイルの要因は、中年期に評価でき、成人後期の認知症のリスクを潜在的に修正するために使用できます。」
認知症の背後にある危険因子を理解することは、社会がそれが引き起こす可能性のある被害を最小限に抑えるのに役立つかもしれません。
