Suomessa on arviolta 200 000 muistisairasta henkilöä. Joka vuosi todetaan 14 500 uutta tapausta.
Nykyisin etenevän muistisairauden diagnoosin saamisessa voi kestää pitkään. Perusselvityksiä ovat lääkärin tekemä kliininen haastattelu ja tutkimus, muistikyselyt ja -testit, laboratoriotutkimukset ja aivojen kuvantaminen.
Yleisimmin diagnoosina on Alzheimerin tauti, joka diagnosoidaan tutkimuslöydösten perusteella usein vasta siinä vaiheessa kun tauti on edennyt jo lieväksi muistisairaudeksi.
Aalto-yliopisto ja HUS kehittävät työkalua, jolla lähitulevaisuudessa voitaisiin tunnistaa dementiariskissä olevat potilaat nykyistä aikaisemmin, ensimmäisten lievien merkkien ilmaannuttua.
Tietokonetta opetetaan tunnistamaan aivojen sähkö- ja magneettikäyristä aivojen hermoverkkojen muutoksia, jotka voivat liittyä dementiaan. Samalla kone yhdistää tietoja esimerkiksi potilaiden verikokeista ja muistitesteistä ja yrittää löytää yhdistävä tekijöitä dementiariskin taustalla.
– Miten aivot käyttäytyvät eri tavalla, onko aivoissa jotain piirrettä, joka nyt toimii eri tavalla. Voimme löytää ehkä jopa sellaisia pieniäkin eroja, jotka ovat kuitenkin systemaattisia ja selvästi ennustaisivat tällaista kehitystä Alzheimerin tautia kohti, kuvailee Aalto-professori Riitta Salmelin Aalto-yliopistosta.
Työkalun helppokäyttöisyys tavoitteena
Tutkimukseen kerätään 1 000 potilaan aineisto neljästä Euroopan maasta: Suomesta, Norjasta, Espanjasta ja Italiasta. Suomesta tutkimukseen osallistuu 250 potilasta. Konetta opetetaan potilasdatalla, joka on kerätty henkilöiltä, joilla on lääkärin toteama ja nykyisin käytössä olevalla MCI-muistitestillä osoitettu lievä kognition heikkeneminen. Tutkimushankkeella on 14 miljoonan euron rahoitus vuoteen 2026 saakka.
Arvion mukaan noin puolet niistä, joilla on todettu lievää kognition heikkenemistä, sairastuu etenevään muistisairauteen myöhemmin.
Potilaille tehdään aivosähkökäyrä- eli EEG-tutkimus, ja Suomessa ja Espanjassa lisäksi aivomagneettikäyrä- eli magnetoenkefalografiatutkimus (MEG).
MEG-kuvantaminen antaa EEG:tä tarkemman paikkajakauman aivojen toiminnasta tietyllä hetkellä. Sen avulla tutkijat saavat tutkimuskäyttöön EEG:tä tarkempaa tietoa aivoverkkojen tiedonkäsittelystä.
Tutkijoiden tavoitteena on, että diagnoosin tekemistä varten aivokuvantamiseen riittäisi EEG-mittaus, joka on yleisesti käytössä oleva menetelmä monissa maissa.
– Menetelmä olisi sellainen, joka olisi kaikkien saavutettavissa ja se ei olisi kallis. Tarkoitus on, että missä tahansa voitaisiin lopulta käyttää tätä työkalua, ei pelkästään rikkaissa maissa, huomauttaa Salmelin.
Tavoitteena taudin puhkeamisen viivästäminen
Viisivuotinen tutkimushanke on nyt lähestymässä vaihetta, jossa tutkimusdata potilailta on kerätty ja konetta aletaan opettaa tunnistamaan dementiaa potilasaineistosta.
Päämäärä on löytää uusien menetelmien avulla ajoissa ne potilaat, joiden dementian puhkeamista voidaan viivyttää tai jopa ehkäistä.
– Jos pystyttäisiin esimerkiksi vuotta tai kahta aikaisemmin sanomaan kyseisen yksilön kohdalla, että tässä on suuri riski sairastua Alzheimerin tautiin. Näin pystyttäsiin kohdentamaan hoito ja lääkkeet järkevästi niille ihmisille, joiden kannattaa ottaa riskit, jotka liittyvät myös lääkkeisiin, avaa Salmelin.
Aivoilla on oma sormenjälki
Salmelin havaitsi aiemman tutkimuksen yhteydessä, että aivojen taajuuskäyrissä oli samankaltaisuuksia sisarusten välillä, kuten geeneissäkin. Valtavan tietomäärän käsittely oli mahdollista tekoälymenetelmien ja nykyisin käytettävissä olevan laskentakapasiteetin avulla.
Havainto synnytti ajatuksen aivojen sormenjäljestä. Se on mallinnuksen pohjana myös nyt työn alla olevassa dementiariskiä etsivässä diagnostiikkatyökalussa.
Riitta Salmelin on tehnyt pitkän uran neurotieteiden alalla. Hänet on nimitetty tänä syksynä Aalto-professoriksi kunnianosoituksena ansioistaan perustutkimuksen tekijänä.
Jo 30 vuotta sitten tutkijat havaitsivat ihmisten aivosignaaleissa yksilöllisiä ominaispiirteitä ja samankaltaisuutta sisarusten välillä. Työvälineet havaintojen analysointiin eivät kuitenkaan olleet vielä riittävät.
Tutkijat ovat viimein päässeet uuteen vaiheeseen, kun tekoäly on kehittynyt niin, että se kykenee käsittelemään aivokuvantamisen tuottamia suuria datamääriä ja moninaisia signaalin piirteitä.
Tutkijana Salmelin toivoo, tässä vielä työn alla olevassa monitieteellisessä tutkimushankkeessa onnistuttaisiin rakentamaan riittävän yksinkertainen menetelmä, joka perustuisi mahdollisimman puhtaasti suoriin mittaustuloksiin.
– Esimerkiksi laskisimme vain aivoalueiden tehospektrit eli saisimme aivosignaalien taajuusjakauman aivojen eri puolilla ja ne edustaisivat riittävän hyvin aivoverkkojen toimintaa. Silloin olisimme laskeneet mahdollisimman vähän ja luottaisimme mahdollisimman paljon lukuihin, jotka saamme suoraan aivoista, ja panisimme nämä koneoppimismenetelmään.
MEG-kuvantamisella tutkijat voivat saada esiin tiettyjä aivosignaalien taajuuksia tietyillä aivoalueilla. Koneoppiminen on mahdollista siinä vaiheessa, kun koneeseen voidaan syöttää lukuarvoja eli numeroita.
Aivoalueilta pystytään mittaamaan signaaleja, jotka syntyvät hermosolujen aktivoitumisen yhteydessä. Aktivoituessaan hermosolut tuottavat sähkövirtaa, jotka puolestaan synnyttävät heikkoja magneettikenttiä. Näitä kenttiä MEG-laite mittaa.
Ei vielä parantavaa hoitoa
Esimerkiksi Alzheimerin tautia esiintyy monta eri muotoa geneettisen taustan perusteella. Tehokas taudinhoito edellyttäisi jokaisen potilaan yksilöllisen taudin tunnistamista.
Taudin etenemiseen vaikuttavia lääkkeitä kehitetään maailmalla, mutta toistaiseksi läpimurtoa ei ole onnistuttu tekemään. Tämä tarkoittaa, että kenen tahansa sairastuneen hoitoon tarkoitettuja lääkkeitä joudutaan todennäköisesti vielä odottamaan.
Dementiariskin varhaisella tunnistamisella on silti merkitystä. Muistisairauden etenemistä voidaan joidenkin kohdalla hidastaa elintapamuutoksilla, kuten terveellisellä ruokavaliolla, liikunnalla, sydän- ja verisuonitautien hyvällä hoidolla ja kognitiivisella kuntoutuksella.
Katso Yle Areenasta: Olen jossain – ovi muistisairaan maailmaan