ਮਗਜ ਦੀ ਸਕੈਨ ਨਾਲ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਵੱਲ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਹਲਕੇ ਸੰਜੀਦਗੀ ਵਾਲੇ ਵਿਗਾੜ ਵਾਲੇ ਲਗਭਗ 40% ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕੈਨ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਗਜ ਦੀ ਵਾਲੀਉਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ।

ਸ਼ੋਧਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ 791 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਸੰਜੀਦਗੀ ਵਾਲੇ ਵਿਗਾੜ ਸਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 40% ਲੋਕ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਵੱਲ ਵਧੇ। ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਹੋਇਆ, ਉਹ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਧ ਉਮਰ ਦੇ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿਲਾ ਅਤੇ ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀ ਜੀਨੀ ਵੇਰੀਐਂਟ ਦੇ ਵਾਹਕ ਸਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਜੀਦਗੀ ਹਾਲਤ, ਜੋ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੈਸਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖ਼ਰਾਬ ਸੀ।

ਸਕੈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਮਗਜ ਦੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਤਰ ਦਰਸਾਏ ਹਨ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਹੋਇਆ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਨਿਮਨ ਪਾਰਸ਼ਵ ਵੈਂਟ੍ਰੀਕਲਜ਼ ਅਤੇ ਪੈਰੀਟਲ ਅਤੇ ਓਕਸੀਪੀਟਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੇਰੀਬ੍ਰੋਸਪਾਈਨਲ ਫਲੂਇਡ ਨਾਲ ਭਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਵਿਸਤਾਰ ਸੀ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਮਗਜ ਦੀ ਘਟੀ ਹੋਈ ਮਾਤਰਾ, ਜੋ ਕਿ ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ ਰੋਗ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਕृਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮਰ ਜਾਂ ਸੰਜੀਦਗੀ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਨੂੰ ਸਕੈਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਾਲੀਉਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸਟੀਕਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ 84% ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਛੇ ਕਾਰਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ: ਉਮਰ, ਜੀਨੀ ਵੇਰੀਐਂਟ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਜੀਦਗੀ ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਗਜ ਦੀ ਘਟੀ ਹੋਈ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਤਿੰਨ ਖਾਸ ਮਾਪ।

ਸਕੈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫ਼ਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਸੰਜੀਦਗੀ ਵਾਲੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਕਾਰਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਿਊਮਰ ਜਾਂ ਵਾਸਕੁਲਰ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਸ ਵਾਲੀਉਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਅਤਿਰਿਕਤ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਅਤੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MRI ਜਾਂ ਸੇਰੀਬ੍ਰੋਸਪਾਈਨਲ ਫਲੂਇਡ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮਾਰਕਰ, ਦੇ ਉਲਟ, ਸਕੈਨ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਅਤੇ ਇਨਵੇਸਿਵ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਵੱਲ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਸਟੀਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਮਨ ਪਾਰਸ਼ਵ ਵੈਂਟ੍ਰੀਕਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਘਟੀ ਹੋਈ ਮਾਤਰਾ, ਜੋ ਕਿ ਹਿਪੋਕੈਂਪਸ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜੋਖਮ ਵਧਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਹਿਪੋਕੈਂਪਸ ਯਾਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸੁੰਗੜਨਾ ਅਕਸਰ ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ ਰੋਗ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪੈਰੀਟਲ ਅਤੇ ਓਕਸੀਪੀਟਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਜੋ ਕਿ ਜਟਿਲ ਸੰਜੀਦਗੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਰੋਗ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਹੀ ਡਿਮੈਂਸ਼ੀਆ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਡਾਕਟਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਸਤੱਖੇਪ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੈ, ਉਹ ਅਨਾਵਸ਼ਕ ਜਾਂਚਾਂ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੋਖਮ ਦੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਰਤਾਂਬੰਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੀਬਰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਨਵੇਂ ਇਲਾਜ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।

ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕੈਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਦਾਨ ਟੂਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਗਨੋਸਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ ਤੱਤ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਬੋਝ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ, ਨਿੱਜੀਕ੍ਰਿਤ ਦਵਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਲਭ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Sources du média

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-026-45439-8

Titre : Scalable CT-based prognostic modeling of dementia conversion in mild cognitive impairment

Revue : Scientific Reports

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Seongbeom Park; Jehyun Ahn; Duk L. Na; Hee Jin Kim; Hyemin Jang; Jun Pyo Kim; Sung Hoon Kang; Jihwan Yun; Min Young Chun; Sang Won Seo; Kichang Kwak