研究者は、大規模で包括的なデータベースを使用して、後の人生で認知症のリスクを高める新しい要素の組み合わせを発見します。この発見は、臨床家がリスクのある人を見つけるのに役立ちます。
認知症はますます懸念されています。人口が高齢化し、長生き生活が標準になり始めているので、なぜ認知症が起こるのかを理解するための競争が始まっています。
世界中で、認知症は高齢者の障害と依存の主要な原因です。
米国では、認知症の最も一般的な形態であるアルツハイマー病に570万人が暮らしています。 2050年には、この数字は1400万人に増加すると予測されています。
現在のところ、効果的な治療法はないので、芽の中にそれを挟み込むには、寄与する要因を理解することが不可欠です。
データのピッキングを解除する
これらの条件の発展にどのような要因が関与しているかを理解するための一環として、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。明確なパターンが出現し始めるのは人口データの大きなプールを解剖することだけです。
1つのそのようなデータ源は、1948年に始まったFramingham Heart Study（FHS）である。これまでに3世代の参加者があり、主な機能は心臓血管疾患に寄与する共通因子を観察することである。
マサチューセッツ州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活用しました。 Rhoda Au、Ph.D. – 解剖学と神経生物学の教授 – 彼らの研究の目的を説明します：
「変更可能なリスク要因に焦点を当てることで、変化しやすい疾患リスク要因を特定し、痴呆予防の可能性を可能にすることを期待しています。
彼らの新しい分析は、認知症の原因となる危険因子をより明確に把握するための機械学習アプローチを初めて使用したことです。機械学習は、コンピュータシステムが特別にプログラミングされていなくてもデータを「学習」することを可能にする高度な統計技術を使用します。
言い換えれば、システムはデータを見ることから学び、人間が彼らの「思考」プロセスを導く必要のないパターンを見つけ出すことができます。
認知症を機械学習で検査する
研究者は1979〜1983年に採取したデータを使用し、特に人口統計や生活習慣に関する情報に興味があった。彼らの結果は最近に公開されました。
意外なことに、年齢は重大な危険因子として暴露された。年を重ねるにつれて、認知症発症機会が増え、これは長い間知られています。しかし、著者らは、データに隠されている他の重要な関係を、
また、この分析では、「未亡人」、「BMI低下」、「中村での睡眠不足」の婚姻状況も認知症のリスク要因として特定されています。
彼らは、その結果が最前線の臨床医と大規模な人口の両方にとって有用であることを願っています。例えば、老化関係が寡婦と過体重である場合、痴呆の早期兆候を注意深く観察することは賢明かもしれない。
Au教授は、「医師または非医師であっても、将来の認知症リスクの潜在的可能性を判断する際に、容易にアクセスできる情報を特定したいと考えていました。
「ほとんどの認知症スクリーニングツールには特別なトレーニングやテストが必要だが、スクリーニングの最前線はプライマリケアの医師や家族であり、リスクファクターを特定するための機械学習手法を適用するための最初の試みでもある」
現在、認知症は毎年1,500億ドル以上の費用がかかるため、この徐々に成長する問題を縮小する方法を見つけることが不可欠です。これらの発見は、新たな洞察と、認知症の将来の影響を最小限に抑える可能性を提供します。
著者が書いているように、「非侵襲的で実施が安価な人口統計的および生活習慣要因は、中年期に評価され、成人期後期に認知症のリスクを潜在的に修正するために使用されます。
認知症の危険因子を理解することは、それが引き起こす可能性のある損傷を最小限に抑えるために社会を助けるかもしれない。
