Sebuah studi baru yang diterbitkan dalam jurnal Nature Communications telah memberikan harapan kepada pasien Parkinson dengan tes darah kecerdasan buatan (AI) yang dapat memprediksi penyakit ini sejak dini, sebelum gejalanya muncul.
Penyakit Parkinson, penyakit neurodegeneratif paling umum kedua di dunia yang menyerang sekitar 10 juta orang, saat ini belum ada obatnya. Diagnosis dini memainkan peran penting dalam mengendalikan penyakit dan meningkatkan kualitas hidup pasien.
Tim peneliti dari University College London (UCL) dan Universitas Göttingen melatih algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi delapan protein spesifik dalam darah yang berhubungan dengan risiko Parkinson.
Pengujian terhadap 72 orang yang berisiko mengalami gangguan otak, termasuk Parkinson, menunjukkan bahwa metode tersebut secara akurat memprediksi 16 kasus pengembangan penyakit tersebut, bahkan tujuh tahun lebih awal dari diagnosis klinis. Keakuratan tes secara keseluruhan mencapai 79%, menunjukkan potensi besar untuk penerapan praktis.
Profesor Kevin Mills, penulis utama studi dari UCL, menekankan, “kita perlu memulai pengobatan percobaan sebelum pasien menunjukkan gejala.” Selain itu, Dr Jenny Hällqvist, salah satu penulis studi tersebut, juga sepakat bahwa melindungi sel saraf perlu dilakukan sejak awal, dibandingkan menunggu hingga terlambat.
Studi ini dianggap oleh para ahli sebagai langkah maju yang penting dalam menemukan metode pengujian yang sederhana, non-invasif, dan mudah digunakan. Namun, diperlukan eksperimen skala besar untuk memverifikasi keakuratan metode ini.
Tidak berhenti disitu saja, para ilmuwan berencana membuat tes yang lebih sederhana, hanya membutuhkan setetes darah di kartu untuk dikirim ke laboratorium analisis, untuk memprediksi penyakit Parkinson lebih awal.
Meskipun masih banyak tantangan, tes darah AI diharapkan dapat membuka arah baru dalam diagnosis dini, memantau efektivitas pengobatan dan mengembangkan pengobatan terobosan untuk penyakit Parkinson, sehingga membawa harapan bagi jutaan orang yang sakit di seluruh dunia.
