Kosár

A kosár jelenleg üres

Bejelentkezés &
Regisztráció

Jelenleg nincs belépve.

Válassza ki az oldal nyelvét

TERMÉKEINK

iPon FÓRUM

iPon Cikkek

Alzheimer – A láthatatlan kór

  • Dátum | 2016.11.28 08:02
  • Szerző | Jools
  • Csoport | EGYÉB

2007-ben összesen kevesebb mint 30 millió volt a világszerte Alzheimer-kórral diagnosztizált betegek száma. A jelenlegi becslések szerint ez a szám 2050-re meghaladja a 130 millió főt. Az pedig erősen kétséges, hogy ekkora növekedéssel meg tudnak-e birkózni az országok egészségügyi rendszerei. Valamit tehát mindenképpen tenni kellene a betegség megelőzése, megfékezése vagy lassítása érdekében, az elmúlt években azonban a kutatásra fordított pénz mennyisége messze elmaradt a probléma nagysága mellett.

Ennek eredményeként az Alzheimer-kórról még mindig nagyon keveset tudunk. Nem igazán világos, hogy mi okozza ténylegesen a bajt, és mi tekinthető egyszerű következménynek, így azt sem tudjuk, mit kellene célba venni a kezelésekkel. Az utóbbi időszakban több mint 200 klinikai teszttel hagytak fel a kutatók, mert az általuk kipróbált gyógymód teljesen hatástalannak bizonyult. Az a néhány terápia pedig, amely működni látszik, nem a betegséget kiváltó okot célozza meg, így legfeljebb az agy kóros leépülési folyamatának lelassítására alkalmas.

Pedig a betegségre megoldást keresők többsége szerint nem lehetetlen a feladat. Ha több pénz jutna a kutatásra és a pontosabb diagnózisok felállítására, viszonylag könnyen el lehetne jutni az első győzelemhez. A jelenlegi helyzeten pedig a legkisebb pozitív eredmény is rengeteget javíthatna. „A legjobban némi sikerre lenne szükségünk” – mondja Ronald Petersen, a Mayo Klinika neurológusa. Ha a számtalan kudarc után egyetlen hatóanyag végre tényleg legalább részlegesen működőképesnek bizonyulna, mindenki úgy érezné, hogy van értelme folytatni, mert nem reménytelen küldetés a betegség legyőzése, állítja a szakértő.


A gazdagabb országokban napjainkban az Alzheimer-kór számít az ötödik leggyakoribb haláloknak. Az Alzheimer ugyanakkor a legköltségesebb betegség is egyben, hiszen a páciensek éveken keresztül folyamatos gondozást és állandó felügyeletet igényelnek. Ahhoz képest azonban, hogy a demenciával járó kórképek mekkora teherként nehezednek az egészségügyi ellátások rendszerére, az ilyen betegségek gyógyítását célzó kutatásokra fordított pénz minimálisnak tekinthető. Az Egyesült Államokban 2015-ben állami oldalról 700 millió dollárt fordítódott demenciakutatásra, míg a szív- és érrendszeri gyógymódokat keresők és a rákterápiákon dolgozók 2 milliárd, illetve 5 milliárd dollárt kaptak.

Az alacsony fokú támogatás egyik oka a láthatóság hiánya. Míg más betegségek esetén az abban szenvedők képesek elnyerni a társadalom szimpátiáját és kivívni a kutatáshoz szükséges pénzeket – gondoljunk csak az emlőrákos vagy az AIDS-es páciensekre –, az Alzheimer-kórral gyökeresen más a helyzet. Az eltérés legfőbb oka, hogy az alzheimeres betegek gyakorlatilag láthatatlanok, mondja George Vradenburg, az UsAgainstAlzheimer nevű, nonprofit szervezet társalapítója.


Mivel a betegség elsősorban időseket súlyt, a tüneteket sokan az öregedés természetes velejáróinak tekintik. A betegek állapotukból adódóan nem tudják képviselni magukat a nyilvánosság előtt, az őket gondozó családtagok pedig annyira kimerültek, hogy nem nagyon van energiájuk arra, hogy megismertessék az Alzheimer-kór jellemzőit a nagyközönséggel vagy kutatási támogatásért kampányoljanak.

A betegségre irányuló társadalmi és politikai figyelem azonban az elmúlt öt évben lassan elkezdett növekedni. „Elkezdtünk szorosabban együtt dolgozni, ami sokat segít a helyzeten” – mondja Susan Peschin, akinek szervezete része egy több mint 50 Alzheimer-kutatással foglalkozó csoportot tömörítő amerikai koalíciónak.

Az éledő figyelem az állami támogatások mértékén is látszik. Franciaország volt a világon az első hely, ahol 2008-ban országos tervet dolgoztak ki az Alzheimer-kór okozta problémák kezelésére, ennek keretében öt év alatt összesen 200 millió eurót folyósítva a kutatásra. Németországban 2009-ben kezdte meg működését a bonni székhelyű Neurogeneratív Betegségek Német Központja, amely 66 millió eurós éves költségvetéssel rendelkezik. Az Egyesült Királyságban 2010 és 2015 között duplájára (66 millió fontra) nőtt az Alzheimer-kutatásra fordított éves pénzmennyiség. Az Európai Unió minden évben több tízmillió eurót oszt szét Alzheimer-kutatásokra. Ausztráliában pedig nagyjából a felénél járnak egy 200 millió ausztrál dollár költségvetésű, öt évre tervezett, állami kutatási programnak.

Hozzászólások

Nem vagy bejelentkezve, a hozzászóláshoz regisztrálj vagy lépj be!

Eddigi hozzászólások:

  • 19.
    2016. 12. 09. 20:58
    Én próbáltam anno a ketogént... nem azt mondom, hogy nem hatásos, de amennyire gyorsan égette a zsírt, olyan gyorsan ölte az agysejtjeimet. Az első 1-2 hétben szabály szerűen depressziósnak éreztem magam. Idő kell, míg az agy át áll a keton testekre, mint energiaforrásra, addig viszont borzasztó mellékhatásai vannak. Sokak szerint pedig nem is túl egészséges hosszabb távon.
  • 18.
    2016. 12. 02. 07:09
    1. Le kéne szokni a "glutén"-ra való mutogatásról, a gabonában van azon kívül több más fehérje, ami sokkal károsabb. Ld. búzacsíra-agglutininek, amiláz-tripszin gátlók, a dizájner-búzákkal megtermeltetett peszticidek. Ezek tényleg mindenkinél károsak, ellenben a gluténnel, amire divat mutogatni, pedig nem az a fő hunyó.

    2. a ketogén étrend sem csodaszer, ismerőseim közül többen űzik, de volt, akinek nem vált be a mindennapokban.
  • 17.
    2016. 12. 01. 17:27
  • 16.
    2016. 12. 01. 15:22
    Itt nem teljesen erről van szó.
    Hanem arról, hogy a neurhálók, mint gépi tanulás eszközei (de a többi ML módszer is) úgy működnek, hogy nem az ember kreál egy algoritmust, hogy itt egy kép, zajszűröm, kontasztolom, kimaszkolom, kiszedem az éleket, maximumokat keresek stb.. és megállapítom, hogy egy kutya az. Tehát egy konkrét algoritmus, amit pontosan értünk, mivel mi csinálltunk...

    A gépi tanulás esetében bemegy egy kép egy fekete dobozba, a neuronok súlyozódnak pl a tanulóhalmaz alapján és kijön belőle, hogy kutya van a képen. Kapsz egy súlymátrixot, ami az égvilágon semmit sem mond, hogy mi történik a feketedobozban. Vannak vizualizációk, de a lényeg ez... lusták vagyunk algoritmust írni, ezért ráeresztünk egy neurhálót, hogy találjon ki rá valami "képletet", amit meg is talál, mert kipotyog belőle hogy kutya.

    Ezért nehéz meghatározni az adott hibát, és korlátokat, mert nem tudod pontosan mire tanult rá az a háló. Pl egy kutya üldöz egy macskát, vagy egy gyermek által rajzolt drótvázas kutyán már lehet totál nem működik. Ehhez még tegyünk hozzá egy olyan adathalmazt, amit mi sem értünk. Mondjuk 1 millió beteg több ezer dimenziós korrelációs adatbázisa. Amit nem tudsz validálni, mert nem tudod milyen információ van benne.

    Ráeresztesz egy szuperszámítógép sokezer neuronos machine learning gépét, ami csinál egy feketedobozt, amiben nem tudod mi van, és nem tudod hogyan dolgozik, egy olyan adathalmazon amiben nem tudod mi van És mondjuk ez alapján adj gyógyszert egy betegnek.

    (Persze rengeteg féle neurháló van, és gépi tanulásos eszköz, de a lényeg kb ez. )
  • 15.
    2016. 12. 01. 10:17
    Szeretnek egy logikai felvetest tenni:

    Mennyire megbizhato az ember, es mennyire megbizhato a szandeka az embernek?

    Szerintem egybol kiderul hogy egy gepben jobban megbizok, mert tudom hogy a legjobb esetben kepes tullepni az ember korlatoltsagan, es pontosan tudom hanyszor vittek tevutakra az emberi kutatok kiszamithatatlansagabol. A gep korlatait sokkal egyszerubb tesztelni, es kitagitani mint az emberet...
  • 14.
    2016. 11. 30. 11:12
    Erről nekem annyira a 42 jut eszembe.
  • 13.
    2016. 11. 29. 12:45
    Van rengeteg szabványos óriás adathalmaz erre, ott összemérheted az ML megoldásodat a többi módszerrel (pl supervised , feature extraction vs deep learning) Bizony több példában már elsők ebben. Plusz például olyan helyeken lehet érdekes, ahol nem tudjuk mit keressünk. Pl van több TB adatunk a látókéregből. Ezekben kell patterneket keresni, amit majd felhasználhatunk látóprotézishez. Vagy online működő kar protézis, ami rátanul az idegi mintázatokra, és tuningolódik a feedback alapján. Együttműködve a beteggel, megfogja a poharat... Ezek az idegi mintázatok szerintem megfejthetetlenek emberi logikával, emberi mintázatkereséssel. Ráeresztve egy neurhálót viszont használható eszközök születnek. Van olyan dolog amit nem érthetünk meg majd emberként, már csak az adat diimenzióiból és méreteiből is.... A Big data is ilyen pl.
  • 12.
    2016. 11. 29. 12:11
    Nem szabad kihagyni a homeopatias szereket sem.
    Vagy megszivlelni Trevor Smith esetet:
    https://pics.onsizzle.com/Facebook-b7e5c2.png

  • 11.
    2016. 11. 29. 10:49
    A machine learning-gel (külön köszönet, hogy nem deep learning-nek hívjátok!) azért vannak fenntartásaim. Tudjuk, hogy működik, csak nem igazán értjük, miért és hogyan. Emiatt sajnos elég nehéz a módszer korlátait is felmérni. Nem tudjuk, honnan kezd el hibázni a módszer, hogy meddig bízhatunk benne. Sokanúgy tekintenek rá, mint AZ univerzális problémamegoldóra, és ez jelenleg még borzasztó távol áll a valósagtól sajnos.
  • 10.
    2016. 11. 29. 00:41
    Ennyi. Amúgy meg nem olyan gyorsan, mert még így is évek mire eljutnak a teszteléshez stb. stb....a BOINC honlapján meg lehet nézni milyen projektek futottak és milyen statisztikák születtek. Abban óriás lehetőségek vannak.
  • 9.
    2016. 11. 29. 00:23
    Egyértelmú, hogy a glutén miatt van. Ha betiltannk, egyből eltünne ez, és sok más betegség is.
  • 8.
    2016. 11. 29. 00:15
    Teljesen felesleges, amint láthatod ha leállsz a gluténnal az mindent meggyógyít!
  • 7.
    2016. 11. 28. 22:37
    Rajta is vannak. Rengeteg gyógyszerkutatást ma már robotok végeznek. Több millió vegyületet pipettáznak ide oda és nézik a hatást. A machine learning pedig most alakul még, szóval hamarosan ráfogják ereszteni a legnagyobb neurhálós szuperszámítógépeket a több millió TB Big Data eü adatokra, hogy keressen összefüggéseket, patterneket. Az lenne a legjobb ha mindenki genomja meglenne szekvenálva, és korreláltatható lenne a populációs betegségekkel. Rengeteg gyógymód születne... akár csak abból, hogy kiesne pl hogy egy szívgyógyszer szedő csoportnál pl nincs adott betegség adott genommal...új gyógyszer.
  • 6.
    2016. 11. 28. 19:53
    Rá kell küldeni a számítógépeket? Ha csak ennyiből állna egy kutatás, már mindent tudnánk mindenről.
  • 5.
    2016. 11. 28. 16:28
    Tenni ellene? Rá kell küldeni a számítógépelet, hátha az is segíthet rajta. BOINC-ra gondolok itt elsősorban. De amúgy meg nem az volna az igazán hatásos, ha halnának az emberek? Sajnos...
  • 4.
    2016. 11. 28. 12:23
    A tudományos analfabetizmus károsabb az Alzheimer-kórnál.
  • 3.
    2016. 11. 28. 12:18
    Kifelejtetted a napi 1 kg C-vitamint.
  • 2.
    2016. 11. 28. 12:02
    Probléma kipipálva?
  • 1.
    2016. 11. 28. 11:32
    Két dolog.
    1. Le kéne szokni a gluténtartalmú ételekről.
    2. A betegség kialakulás esetén ketogén étrend.