Büyük ölçekli biyomedikal veri tabanı UK Biobank'ı (UKB) baz alan araştırma ekibi, 40-69 yaşları arasında demans olmayan 425 bin 159 kişiyi takip etti. 11,9 yıllık medyan takip süresince 5 bin 287 katılımcıda demans, 2 bin 416 kişideyse Alzheimer hastalığı oluştu.
EClinicalMedicine dergisinde yayımlanan makaleye göre, öngörücüleri belirlemek amacıyla kapsamlı genetik ve çevresel faktör yelpazesini kapsayan 366 aday değişken arasında veri odaklı bir strateji uygulandı.
Araştırmacılar daha sonra demans tahmin modeli için her öngörücünün önemini hesaplamak amacıyla bir makine öğrenimi algoritma kullandılar ve ilk on öngörücüyü seçerek UKB-DRP adlı yeni bir demans risk tahmin modeli oluşturdular.
YAŞ, GEN, EŞLEŞME SÜRESİ...
İlk on öngörücü, yaş, gen, eşleşme süresi, bacak yağ yüzdesi, alınan ilaç sayısı, reaksiyon süresi, zirve ekspiratuar akış, annenin ölüm yaşı, uzun süredir devam eden hastalık ve ortalama eritrosit hacmini içeriyor.
Fudan Üniversitesi Huashan Hastanesi'nden Profesör Yu Jintai, UKB-DRP modelinin avantajının, anket, basit fizik muayenesi ve rutin kan testinden on öngörücünün hızla elde edilebilmesi olduğunu belirtti.
www.idrak34.com