Kulak kiri, Parkinson hastalığının erken teşhisi için olası bir müttefik

Çinli araştırmacıların yapay zeka kullanarak kulak kirinin kokusuna dayanarak hastalığı tespit eden bir sistem geliştirmesiyle ortaya çıkan çalışmaya göre, kulak kirinin basit ve ucuz bir gelecekteki Parkinson tespit sistemi olabileceği belirtildi.

Bu dejeneratif nörolojik hastalık için erken müdahale , bakımı optimize etmek için kritik öneme sahiptir. Çoğu tedavi yalnızca ilerlemesini yavaşlatır ve erken teşhisi gerekli kılar. Ancak, klinik değerlendirme ölçekleri ve nörogörüntüleme gibi mevcut testler öznel ve pahalı olabilir.

Önceki araştırmalar, cilt tarafından salgılanan yağlı bir madde olan kulak kirindeki değişikliklerin Parkinson'lu kişileri tespit etmeye yardımcı olabileceğini göstermiştir. Özellikle, hastalığı olan kişilerin kokusu, kulak kirinin saldığı uçucu organik bileşiklerin (VOC'ler) nörodejenerasyon, sistemik inflamasyon ve oksidatif stres dahil olmak üzere hastalığın ilerlemesiyle değişmesi nedeniyle belirgin bir kokuya sahip olabilir.

Cilt sebumu hava kirliliği ve nem gibi çevresel faktörlere maruz kaldığında, bileşimi değişebilir ve bu da onu güvenilir olmayan bir test ortamı haline getirir. Ancak, kulak kanalının içindeki cilt elementlerden korunur. Bu nedenle, Nanjing Havacılık ve Uzay Bilimleri Üniversitesi Otomasyon Mühendisliği Okulu'ndan araştırmacılar Hao Dong ve Zhejiang Üniversitesi'nden Danhua Zhu ve meslektaşları, Parkinson hastalığı tespit çabalarını, temel olarak sebumdan oluşan ve örneklenmesi kolay olan kulak kirine odaklamak istediler.

Kulak kirindeki potansiyel hastalıkla ilişkili VOC'leri belirlemek için araştırmacılar 209 kişinin (108'i teşhis edilmişti) kulak kanallarını sildi. Toplanan salgıları gaz kromatografisi-kütle spektrometrisi tekniklerini kullanarak analiz ettiler. Araştırmacıların Parkinson'lu kişilerin kulak kirinde bulduğu VOC'lerden dördü, hastalığı olmayan kişilerin kulak kirinden önemli ölçüde farklıydı. Etilbenzen, 4-etiltoluen, pentanal ve 2-pentadeasil-1,3-dioksolan dahil olmak üzere bu dört VOC'nin hastalığın potansiyel biyobelirteçleri olduğu sonucuna vardılar.

Dong, Zhu ve meslektaşları daha sonra kulak kiri VOC verileriyle yapay zeka koku alma sistemini (AIOS) eğitti. Elde edilen AIOS tabanlı tarama modeli, %94 doğrulukla Parkinson hastalığı olan ve olmayan kişilerden alınan kulak kiri örneklerini kategorilere ayırdı. Araştırmacılara göre, AIOS sistemi PD'nin erken tespiti için birinci basamak tarama aracı olarak kullanılabilir ve erken tıbbi müdahalenin yolunu açabilir, böylece hasta bakımı iyileştirilebilir.

"Bu yöntem Çin'deki tek bir merkezde küçük ölçekli bir deneydir," dedi Dong. "Bir sonraki adım, hastalığın farklı evrelerinde, birden fazla araştırma merkezinde ve birden fazla etnik grupta daha fazla araştırma yürütmek ve bu yöntemin daha fazla pratik uygulama değerine sahip olup olmadığını belirlemektir."