Faktor risiko demensia baru terungkap
Dengan menggunakan database yang besar dan komprehensif, para peneliti menemukan kombinasi faktor baru yang meningkatkan risiko demensia di kemudian hari. Penemuan ini dapat membantu dokter untuk menemukan orang yang berisiko.
Demensia semakin mengkhawatirkan. Karena populasi menua dan hidup lebih lama mulai menjadi norma, perlombaan untuk memahami mengapa demensia terjadi terus berlanjut.
Di seluruh dunia, demensia adalah penyebab utama kecacatan dan ketergantungan pada orang dewasa yang lebih tua.
Di Amerika Serikat, 5,7 juta orang hidup dengan Alzheimer, yang merupakan bentuk demensia yang paling umum. Pada tahun 2050, angka ini diperkirakan akan meningkat menjadi 14 juta.
Saat ini, tidak ada perawatan yang efektif, jadi memahami faktor-faktor yang berkontribusi sangat penting jika kita ingin menghentikannya sejak awal.
Membatalkan pemilihan data
Sebagai bagian dari dorongan untuk memahami faktor-faktor apa yang terlibat dalam perkembangan kondisi ini, para ilmuwan dengan bersemangat mempelajari semua kumpulan data yang tersedia. Hanya dengan membedah kumpulan besar data populasi barulah pola yang jelas mulai muncul.
Salah satu sumber data tersebut adalah Framingham Heart Study (FHS), yang dimulai pada tahun 1948. Hingga saat ini, telah mengikuti tiga generasi partisipan, dan fungsi utamanya adalah mengamati faktor-faktor umum yang berkontribusi pada penyakit kardiovaskular.
Para peneliti di Fakultas Kedokteran Universitas Boston di Massachusetts baru-baru ini memanfaatkan kekayaan data yang dikumpulkan sebagai bagian dari FHS. Penulis koresponden Rhoda Au, Ph.D. - seorang profesor anatomi dan neurobiologi - menjelaskan tujuan studi mereka:
"Dengan berfokus pada faktor risiko yang dapat dimodifikasi, kami berharap dapat mengidentifikasi faktor risiko penyakit yang dapat diubah, memungkinkan kemungkinan mencegah demensia."
Analisis baru mereka adalah yang pertama menggunakan pendekatan pembelajaran mesin untuk menghasilkan gambaran yang lebih jelas tentang faktor risiko yang berkontribusi pada demensia. Pembelajaran mesin menggunakan teknik statistik lanjutan yang memungkinkan sistem komputer untuk "belajar" dengan data tanpa diprogram secara khusus.
Dengan kata lain, sistem belajar dari melihat data dan dapat melihat pola tanpa manusia perlu memandu proses "berpikir" mereka.
Pembelajaran mesin memeriksa demensia
Para peneliti menggunakan data yang diambil pada 1979–1983, dan mereka sangat tertarik pada informasi tentang demografi dan gaya hidup. Hasilnya dipublikasikan baru-baru ini di Jurnal Penyakit Alzheimer.
Tidak mengherankan, usia dianggap sebagai faktor risiko yang signifikan. Seiring bertambahnya usia, peluang kita terkena demensia meningkat, dan ini sudah lama diketahui. Namun, penulis menemukan hubungan signifikan lainnya yang tersembunyi dalam data, saat mereka menjelaskan:
Analisis tersebut juga mengidentifikasi status perkawinan 'janda', BMI yang lebih rendah, dan kurang tidur di usia paruh baya sebagai faktor risiko demensia. ”
Mereka berharap hasil ini bermanfaat bagi klinisi garis depan dan populasi pada umumnya. Misalnya, jika kerabat yang menua menjadi janda dan memiliki berat badan kurang, sebaiknya berhati-hati untuk mewaspadai tanda-tanda awal demensia.
Prof. Au berkata, "Kami ingin mengidentifikasi informasi yang dapat diakses dengan mudah oleh setiap dokter atau bahkan non-dokter dalam menentukan potensi peningkatan risiko demensia di masa mendatang."
“Kebanyakan alat skrining demensia memerlukan pelatihan atau pengujian khusus,” tambahnya, “tetapi garis depan untuk skrining adalah dokter perawatan primer atau anggota keluarga. Ini juga merupakan upaya awal untuk menerapkan metode pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi faktor risiko. ”
Sekarang, demensia merugikan AS lebih dari $ 150 miliar setiap tahun, jadi menemukan cara untuk mengatasi masalah yang berkembang perlahan ini sangat penting. Temuan ini menawarkan wawasan baru dan potensi untuk meminimalkan dampak demensia di masa mendatang.
Seperti yang penulis tulis, "Faktor demografis dan gaya hidup yang non-invasif dan murah untuk diterapkan dapat dinilai pada usia paruh baya dan digunakan untuk mengubah risiko demensia di masa dewasa akhir."
Memahami faktor risiko di balik demensia dapat membantu masyarakat meminimalkan kerusakan yang dapat ditimbulkannya.
