Florida Üniversitesi’nden biyomedikal mühendis Ruogu Fang liderliğinde yürütülen araştırmada, 40 binden fazla katılımcıya ait yaklaşık 63 bin retina görüntüsü incelendi. Çalışmada derin öğrenme algoritmaları kullanılarak görüntüler detaylı şekilde analiz edilirken, katılımcıların yaş, cinsiyet, yaşam tarzı, sigara kullanımı, uyku düzeni, depresyon geçmişi ve kan basıncı gibi Alzheimer riskiyle ilişkili çok sayıda klinik ve çevresel faktör de modele dahil edildi.
Araştırma ekibi, uzun vadeli takipler sonucunda ilerleyen yıllarda Alzheimer tanısı konulan bireylerin retina yapılarında, insan gözüyle fark edilmesi güç ancak istatistiksel olarak anlamlı değişimlerin bulunduğunu tespit etti.
Çalışmada özellikle retina kılcal damarlarında daralma, damar yoğunluğunda azalma, damar sertleşmesi ve görme sinirinde incelme gibi yaşlanma ve dejenerasyon belirtilerinin Alzheimer gelişimiyle güçlü bir korelasyon gösterdiği belirlendi.
Uzmanlar, söz konusu değişimlerin hastalığın klinik belirtileri ortaya çıkmadan çok önce başlayan biyolojik süreçlerin dışa yansıması olabileceğini değerlendiriyor. Bu bulguların, Alzheimer’ın erken evrelerinde vücutta meydana gelen mikrovasküler değişimlerin tespiti açısından kritik önemde olduğu ifade ediliyor.
Araştırmacılar, Alzheimer gibi nörodejeneratif hastalıkların çoğunlukla ileri evrelerde teşhis edildiğine dikkat çekerek, bu durumun tedavi seçeneklerini sınırladığını vurguluyor. Yapay zeka ile analiz edilen retina görüntülerinin ise hastalığın çok daha erken evrelerde belirlenmesine imkân sağlayabilecek yeni bir biyolojik gösterge olarak değerlendirildiği belirtiliyor.
Bu yaklaşımın, risk grubundaki bireylerin yaşam tarzı değişiklikleri, düzenli nörolojik takip ve erken müdahale programlarına yönlendirilmesine katkı sağlayabileceği ifade ediliyor.
Göz hastalıklarının teşhisinde halihazırda yaygın olarak kullanılan retina görüntüleme teknolojisinin, diyabet, glokom ve katarakt gibi rahatsızlıkların takibinde rutin bir araç olduğu biliniyor. Uzmanlara göre bu mevcut altyapının yapay zeka ile entegre edilmesi, Alzheimer ve benzeri nörolojik hastalıkların erken tespiti için düşük maliyetli ve geniş kitlelere uygulanabilir bir tarama sistemi oluşturabilir.
Bilim insanları, söz konusu teknolojinin klinik kullanıma geçmesi halinde sağlık sistemlerinde erken teşhis kapasitesini önemli ölçüde artırabileceğini ve nörolojik hastalıklarla mücadelede yeni bir dönemin kapısını aralayabileceğini belirtiyor.
