UCLA -Gesundheitsforscher entdecken vier Wege, die zu Alzheimer führen

UCLA -Gesundheitsforscher haben vier verschiedene Wege identifiziert, die zu Alzheimer -Krankheit führen, indem sie elektronische Gesundheitsakten analysieren und neue Einblicke in die Entwicklung der Erkrankung im Laufe der Zeit und nicht aus isolierten Risikofaktoren bieten.

Die im Journal veröffentlichte Studie Ebiomedizinuntersuchte Längsschnittgesundheitsdaten von fast 25.000 Patienten in der University of California Health Data Warehouse und validierte die Ergebnisse im national vielfältigen US -Forschungsprogramm. Im Gegensatz zu früheren Untersuchungen, die sich auf individuelle Risikofaktoren konzentrierten, kartierte die UCLA-Analyse sequentielle diagnostische Muster, die ergaben, wie die Bedingungen Schritt für Schritt in Richtung Alzheimer-Krankheit vorantreiben.

Wir fanden heraus, dass mehrstufige Flugbahnen höhere Risikofaktoren für die Alzheimer-Krankheit als einzelne Erkrankungen hinweisen können. Das Verständnis dieser Wege könnte grundlegend verändern, wie wir uns frühzeitig erkennen und vorbeugen. „

Mingzhou Fu, Erstautorin, medizinische Informatik vor-doktorandes Student an der UCLA

In der Forschung wurden vier Haupttrajektoriencluster identifiziert:

– psychische Gesundheitspfad: Psychiatrische Erkrankungen, die zum kognitiven Rückgang führen

– Enzephalopathieweg: Gehirndysfunktion Zustände, die im Laufe der Zeit eskalieren

– Leichter kognitiver Beeinträchtigungspfad: schrittweise kognitive Rückgangsprogression

– Gefäßerkrankungsweg: Herz -Kreislauf -Erkrankungen, die zum Demenzrisiko beitragen

Jeder Weg zeigte unterschiedliche demografische und klinische Merkmale, was darauf hindeutet, dass verschiedene Populationen möglicherweise anfällig für verschiedene Fortschrittsrouten sein.

Die Studie ergab, dass ungefähr 26% der diagnostischen Fortschritte eine konsistente Richtungsreihenfolge zeigten. Zum Beispiel ging Bluthochdruck häufig depressive Episoden voraus, die dann das Risiko von Alzheimer erhöhten.

„Das Erkennen dieser sequentiellen Muster, anstatt sich isoliert auf Diagnosen zu konzentrieren, kann Ärzten helfen, die Diagnose der Alzheimer -Krankheit zu verbessern“, sagte der leitende Autor Dr. Timothy Chang, Assistenzprofessor für Neurologie bei UCLA Health.

Wenn diese mehrstufigen Flugbahnen in einer unabhängigen Bevölkerung validiert wurden, prognostizierten sie die Alzheimer-Krankheit genauer als einzelne Diagnosen allein. Dieser Befund legt nahe, dass Gesundheitsdienstleister Flugbahnmuster verwenden könnten, um:

– Verbesserte Risikostratifizierung: Identifizierung von Patienten mit hohem Risiko früher im Fortschreiten der Erkrankung

– gezielte Interventionen: Unterbrechung der schädlichen Sequenzen, bevor sie voranschreiten

– Personalisierte Prävention: Anpassungsstrategien basierend auf individuellen Pfadmutern

Die Validierung im US -amerikanischen Forschungsprogramm – einer vielfältigen, national repräsentativen Kohorte – bestätigte, dass diese Flugbahnmuster in verschiedenen Populationen und demografischen Merkmalen gelten.

Forschungsmethodik

Das Team analysierte 5.762 Patienten, die 6.794 einzigartige Alzheimer -Progressionsbahnen beigetragen haben. Mithilfe erweiterter Computermethoden, einschließlich dynamischer Zeitverzerrung, Clusterbildung für maschinelles Lernen und Netzwerkanalyse, kartierten die Forscher die zeitlichen Beziehungen zwischen Diagnosen, die zu Alzheimer -Krankheit führten.

Quellen: