Можно ли по походке предсказать болезнь Паркинсона?
Биоинформатики из Японии разработали нейросеть, способную определять двигательные черты болезни Паркинсона. Причем расстройства передвижения, потенциально указывающие на развитие такого заболевания, определяются не только у человека, но и у мыши, жука и червя. Исследование работы нейросети опубликовано в журнале Nature Communication.
За основу своей разработки ученые взяли тот факт, что при различных заболеваниях нейродегенеративного характера, будь то болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, шизофрения и др., отмечается проблема с движением. Сбой развивается вследствие нарушения выработки дофамина, так как нейромедиатор не только является частью системы самовознаграждения и гормоном радости, но и отвечает за регуляцию двигательной активности организма. Дофамин тесно связан с нейронами черной субстанции. В случае если они гибнут, организм теряет координацию, не может нормально передвигаться, на фоне чего развиваются тремор, перенапряжение мышц и акинезия (невозможность произвольных движений или их изменение по силе, объему, скорости из-за параличей, болей или неподвижности суставов).
Для изучения различных внутренних процессов используются модельные организмы, ведь безопасно контролировать разные параметры, такие, как, например, количество дофамина у человека, затруднительно. Поэтому эволюционно близкие модели, например те же мыши, внимательно изучаются. Правда, ученые здесь сталкиваются с проблемой: человек и модели двигаются по-разному. Проинтерпретировать результаты просто сравнением нельзя.
Японские же ученые создали модель, определяющую общие паттерны движения для разных моделей: человека, мыши, жука и круглого червя. Она представлена в виде домен-состязательной нейросети. Она получает данные о параметрах движения, в частности скорости и траектории, а после выводит данные о домене: здоровый или с наличием болезни Паркинсона. Причем заключение дает по домену — человек, мышь или другой организм.
Для определения общих паттернов болезни следует извлечь те варианты, которые нейросеть определяет по классу, но не может распознать по виду. Качество инетрпертации полученных данных в нейросети обеспечивает специальный модуль внимания. Все данные предоставляются в виде графика. Нейросеть была обучена на разных парах, чтобы подобрать общие черты. К примеру, хоть червь и мышь двигаются по-разному, определена одинаковая черта: невозможность поддерживать высокую скорость движения долгое время.
В паре человек и червь при болезни Паркинсона определена характерная черта: нестабильная скорость при ускорении. В паре червь и жук оба имели такой одинаковый паттерн, как невозможность совершать плавные повороты. Все эти варианты, как отмечают ученые, можно будет применять в будущем для исследования количества дофамина, а также использовать нейросеть для анализа иных двигательных нарушений.
Для подготовки материала использовались следующие источники:
