Предупредителните признаци на болестта на Паркинсон може да се крият на най-неочаквани места.

Учените са откривали потенциални следи от заболяването в човешката коса, кръвта и дори ушната кал.

Начинът, по който говорим, психичното ни здраве и дори мястото, където живеем, също в различна степен се свързват със заболяването, което засяга движенията и контрола върху мускулите.

Въпреки потенциала на тези сигнали болестта на Паркинсон – смятана за най-бързо разрастващото се неврологично заболяване в света по отношение на причинените увреждания и смъртността – все още се диагностицира предимно чрез клинични прегледи и оценки. Липсата на леснодостъпни и надеждни биомаркери допълнително затруднява ранното ѝ откриване.

Нов вид тест, представен в научното списание Discover Computing, обаче може да проправи път към различен подход.

Изкуствен интелект анализира начина, по който рисуваме

В рамките на ново проучване екип от индийски учени разработва система с изкуствен интелект, която може да открива болестта на Паркинсон с впечатляваща точност въз основа на начина, по който хората изпълняват прост тест с рисуване.

Анализът на почерка и рисунките се смята за обещаващ неинвазивен метод за скрининг. Учените все по-често го съчетават с инструменти с изкуствен интелект, способни да разпознават признаци на невродегенеративни заболявания по едва доловими особености в движенията на ръката.

Спирали и меандри, нарисувани от хора със и без болестта на Паркинсон – заболяване, което засяга движенията. (Ayus et al., Discov. Comput., 2026)

Експериментът е ръководен от специалиста по компютърни науки Ишан Аюс от университета „Сикша О Анусандхан“, който е и първи автор на изследването. Екипът използва данни от предишно бразилско проучване на болестта на Паркинсон с участието на 66 души.

Наборът от данни включва 31 души с Паркинсон и 35 здрави участници от контролната група. Всички те изпълняват упражнения с биометрична интелигентна писалка, която записва както нарисуваните изображения, така и данни за движенията на ръката.

По време на тестовете участниците проследяват очертанията на два вида фигури: спирали и меандри – непрекъснати орнаментални линии с множество прави ъгли.

След това Аюс и колегите му подават изображенията и записаните от сензорите данни към няколко различни системи за дълбоко обучение.

Учените използват данни от интелигентната писалка, която измерва силата на захвата, натиска по оста, наклона и ускорението при здравите участници от контролната група (вляво) и при пациентите с Паркинсон (вдясно). (Ayus et al., Discov. Comput., 2026)

Как системата разпознава заболяването

Всеки от моделите оценява пространствените неравномерности в нарисуваните спирали и меандри. Наред с това системите анализират фините различия в двигателния контрол и координацията на ръката, регистрирани от писалката.

След това данните се обработват от алгоритъм, наречен SNAKE. Той сравнява и претегля оценките на различните модели с изкуствен интелект, преди да определи дали дадена рисунка е направена от човек с Паркинсон, или от здрав участник.

Според изследователите тяхната мултимодална система превъзхожда няколко други инструмента с изкуствен интелект, използвани досега за откриване на Паркинсон чрез тестове с почерк и рисуване. Тя разпознава правилно меандрите с 98,95% точност, а спиралите – с 97,74% точност.

Екипът обяснява високата точност с възможностите на алгоритъма SNAKE, който балансира прогнозите на различните системи за дълбоко обучение според тяхната надеждност. Значение има и съчетаването на двата вида информация, събирана от интелигентната писалка – самите изображения и данните от сензорите.

„Нарисуваните на ръка изображения разкриват пространствени особености като неравномерност на движенията, изкривявания, причинени от тремор, и отклонения във формата“, пишат изследователите.

„Сензорните сигнали, регистрирани по време на писане, от своя страна улавят двигателното поведение във времето, включително колебанията в скоростта, неравномерния натиск и нарушенията в координацията.“

Обещаващи, но все още предварителни резултати

Изследователите признават, че използваният набор от данни е малък – обхваща едва 66 души – и не отразява напълно разнообразните клинични прояви на болестта на Паркинсон сред населението. Поради това резултатите трябва да се разглеждат като свидетелство за потенциала на системата, а не като категорично доказателство за нейната диагностична ефективност.

Въпреки това проучването поставя нова и обещаваща летва пред методите за откриване на Паркинсон. Ако резултатите бъдат потвърдени в по-мащабни клинични изпитвания, според екипа подходът би могъл значително да улесни диагностицирането на заболяването.

Разработката е част от по-широките усилия за откриване на ранни сигнали за Паркинсон. Други учени например проучват дали уврежданията в митохондриалната ДНК могат да предупреждават за заболяването много преди появата на видими симптоми. Успоредно с това се разработват и методи за машинно обучение, които подпомагат търсенето на нови маркери за мозъчни разстройства.

„Като цяло проучването показва нарастващата роля на изкуствения интелект в ранния и леснодостъпен скрининг за неврологични заболявания и подкрепя продължаващия преход към превантивно и прецизно здравеопазване“, посочва екипът.

„Предложената система би могла в крайна сметка да допринесе за създаването на неинвазивен, евтин и дистанционно достъпен неврологичен скрининг, както и да подпомага вземането на клинични решения.“

Резултатите от изследването са публикувани в научното списание Discover Computing.

Важно: Описаният метод е експериментален и все още не представлява утвърден диагностичен тест. Резултатите са получени от малка група участници и трябва да бъдат потвърдени чрез по-мащабни клинични изследвания. При съмнения за симптоми на болестта на Паркинсон е необходима консултация с лекар невролог.

Източник: Science Alert; превод и редакция: Владимир Тодоров