«Parkinsonaren epe ertaineko bilakaera kognitiboa zehaztasunez aurreikus daiteke»

Informatikari arabarrak Parkinsonaren diagnosi goiztiarra atzemateko ikaskuntza automatikoa ikertzen du. Mezu laburretan bikain azaldutakoa sakondu digu.

Maitane Martinez Eguiluz (Bastida, 1998) da Txiotesia7 lehiaketako irabazlea. Bastida Ikastolan egin zituen lehen ikasketak eta gero Assa Ikastolako institutuan ibili zen Batxilergoa amaitu arte. Informatikaren Ingeniaritzako Gradua hautatu zuen eta lau urte eman zituen Donostian ikasten. Ondoren, fakultate berean egin zuen Konputazio Ingeniaritzaren eta Sistema Adimentsuen Masterra, KISA izenez ere ezaguna. Egun doktoretza egiten ari da ikaskuntza automatikoaren teknikak aplikatuz Parkinsonen gaixotasunaren diagnosi goiztiarra atzemateko. Tesia Aldapa Taldearekin eta ISS Biobizkaiarekin elkarlanean egiten ari da, eta irailean, Yale Unibertsitatera (AEBak) joango da doktoretza-egonaldia egitera.

Lehenik eta behin, zorionak! Txiotesia7 lehiaketako irabazlea zara! Zer-nolako esperientzia izan da?

Eskerrik asko! #txiotesia6 aurreko edizioan aurkeztu nintzen. Gero, sari banaketara joan nintzen, eta giro polita iruditu zitzaidan, partekatzekoa, eta ez lehiatzekoa. Aurten, zazpigarren edizioa zela ikusi nuenean, berriz ere parte hartzera animatu nintzen.

Bururatu zitzaidan ideia ona izan zitekeela lagunekin tesiari buruz izan nituen elkarrizketak islatzea. Aldapa Taldeko lankide bati, Olatz Arbelaitzi, kontatu nion proposamena, eta ideiari itxura ematen lagundu zidan. Azkenik, izekok (euskarazko filologoa) proposamena irakurri eta tip pare bat eman zidan. Hori euskarazko testuarekin egin ohi dudan zerbait da, hizkuntzaren kalitatea altua izatea gustatzen zaidalako.

Ikusi dut, ideia niri bururatu zitzaidan arren, proposamenak funtzionatzea eragin duen jende harrigarriz inguratuta nagoela.

Txiotesian hau zenioen: «Aizu, informatikaria eta parkinsonari buruz ikertzen?» Nola sortu zen aukera?

Lehen aipatu dudanez, Aldapa Taldeko kidea naiz. Taldea gradu-amaierako lanarekin ezagutu nuen, haiek eskaintzen zuten proiektuan interesa nuelako. Oso ondo moldatu ginen eta masterra egingo nuela jakin zutenean proposamen interesgarri bat egin zidaten: master-amaierako lana eta tesia.

Azken urteotan, Aldapako kideek gaixotasun neurodegeneratiboen taldearekin (ISS Bizkaia) lan egin dute. Ane Murueta-Goyenaren eta Iñigo Gabilondoren lankidetzari esker sortu zen tesian egiten ari naizen proiektua. Proiektuak bi mundu batzen ditu: informatikarena, batetik, ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen ditugulako, eta medikuntzarena, bestetik, Parkinsonen gaixotasunaren datuak erabiltzen ditugulako.

Ikaskuntza automatikoko teknikak darabiltzazu parkinsona etapa goiztiarrean atzemateko. Zertan datza?

Ikaskuntza automatikoko algoritmoen abantaila nagusia da paziente askoren osasun ibilbideetatik abiatuta ereduak ikas daitezkeela, eta hori lagungarri izan daiteke medikuentzat, banakako medikuaren esperientzia praktikotik askoz haratago doan informazioa erabiltzen baitu.

Lehenik eta behin, datuak bildu behar dira. Gure proiektuan, sintoma ez-motorren datuak erabili genituen, hala nola anormaltasun kognitiboak, apatia, depresioa, antsietatea, adierazpen psikotikoak, lo egiteko zailtasunak, usaimen-disfuntzioa eta disautonomia. Datu horiek test eta galdetegi sinple batzuen bitartez biltzen dira.

Ondoren, datu horiek prozesatu behar dira. Batzuetan datuak falta dira, edo formatu desegokian bildu dira. Datuen kalitatea bermatu behar da ereduei pasatu baino lehen. Azkenik, algoritmoak aukeratzen dira, eta horiek entrenatu eta testatzen dira. Algoritmo bakoitzak bere berezitasunak ditu eta arazo desberdinak ebazteko berezitasun horiek hobeak edo okerragoak izan daitezke.

Entrenamendu eta test prozesua ulertzeko, adibide bat jarriko dizuet: algoritmo bat erabiltzea udare berdeak eta sagar gorriak bereizteko. Demagun udare eta sagar askoren datu hauek ditugula: kolorea, pisua eta forma. Datuen zati bat entrenatzeko erabiliko dugu, %80 adibidez, eta bestea testatzeko (geratzen den %20a). Algoritmoak entrenamenduetako datuen ereduak ikasiko ditu; adibidez, sagarrak gorriak direla eta udareak, berdeak. Test-datuen bidez, ikaskuntza zuzena den edo udareak sagar gisa sailkatzen dituen ikusiko dugu.

Bada, sagarren eta udareen datuak erabili beharrean, gaixotasunaren etapa goiztiar batean parkinsona duten pazienteen datuak erabiltzen ditugu, baita inolako gaixotasunik ez dutenenak ere (kontroleko datuak). Gure lanean, entrenatu ditugun algoritmoek %80tik gorako asmatze-tasa zuten; hau da, hamar test-datutik zortzian baino gehiagotan asmatzen dute Parkinsonen gaixotasuna duen edo ez. Algoritmo horietako batek bi testetan soilik oinarritutako arau batzuk sortzen ditu: lehenengo testa usaimen-disfuntzioarekin lotuta eta bigarrena, sistema autonomikoarekin, non sistema autonomikoaren hainbat osagai ebaluatzen diren, hala nola gastrointestinala edo kardiobaskularra, besteak beste.

Zeintzuk dira eragiketak egiteko kontuan hartu dituzuen aldagaiak? Nondik eskuratu dituzue?

Orain arte datu ez-motorrekin lan egin dugu. Lehen aipatu dudanez, datu ez-motorrei buruz egiten diren testetatik eta galdetegietatik ateratzen ditugu aldagaiak. Datu horiek aukeratu genituen zenbait arrazoirengatik. Alde batetik, gero eta ebidentzia gehiagok erakutsi dute sintoma ez-motorrak gaixotasunaren garapenaren eta bizi-kalitatearen iragarle nagusiak direla. Gainera, ikerketek argi adierazi dute ezaugarri ez-motor horietako batzuk adierazpen motorrak baino zenbait urte lehenago ager daitezkeela. Adierazpen motorrak dira nahigabeko dardara atsedenean, mugimendu geldoak, oreka arazoak eta zurruntasuna. Azkenik, sintoma ez-motorrak neurtzen dituzten eskala klinikoak erraz eskura daitezkeenez, datu horiek populazioaren baheketarako erabil daitezke, lehen mailako arretan proba osagarri gisa.

Bi iturritatik lortu ditugu datuak. Alde batetik, Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI): erreferentziazko azterlana da eta mundu osoko bazkideek parte hartzen dute bertan. Bestetik, gaixotasun neurodegeneratiboen taldearen datu-basea. Bakoitzak bere abantailak ditu: lehenengoa parkinsonari buruzko datu-baserik handienetakoa da, baina bigarrenarekin hemengo jendearen datuak ditugu. Gainera, lehen aipatu dudan azterlanean ikusi genuen PPMIren datuek datu-base txikiagoak elikatzeko balio dutela.

Orain, garunaren erresonantzia magnetikoak erabiltzen ari gara. Horien abantaila da gaixotasunaren propietate zehatzagoak atera ditzakegula, baina beti hartu behar da kontuan informazio hori lortzeak kostu handiagoa duela. Zorionez, bi datu-baseek erresonantzia magnetikoei buruzko informazioa dute.

Ikerketak izan ditu bere emaitzak eta pazienteen eboluzioa aurreikusteko sistema garatu duzue. Zer lortu duzue?

Lau edo bost urterako bilakaera kognitiboa iragartzen duen sistema sortu dugu. Parkinsonen gaixotasunarekin lotutako dementziak independentzian, zaintza-kargan eta hilkortasunean duen eragin handia dela-eta, gero eta interes handiagoa dago Parkinsonen gaixotasuna duten eta bilakaera kognitibo bizkorra izateko arrisku handiagoa duten pertsonak identifikatzeko, interbentzio azterlanak errazteko.

Lan horretan, datu ez-motorrez gain, datu motorrak ere erabili ditugu. Prozedura antzekoa izan da: algoritmoaren entrenamendua eta testa, baina kasu horretan algoritmoak pazientearen narriadura kognitiboa iragartzen du, kantitate bat.

Ikerketa horrek frogatu du Parkinsonen gaixotasunaren epe ertaineko bilakaera kognitiboa zehaztasunez aurreikus daitekeela oinarrizko errendimendu kognitiboaren eta epe laburreko narriadura kognitiboaren bidez, erraz neur daitezkeen neurketa kliniko batzuekin batera. Oraindik ez da artikulua argitaratu; laster izatea espero dut.

Zertan lagun dezake parkinsona etapa goiztiarrean atzemateak?

Parkinsona etapa goiztiarrean eta zehatz batean atzematea funtsezkoa da gaixotasunak eraldatzeko terapien emaitza arrakastatsuak lortzeko, gaixotasunen progresioa moteltzeko edo geldiarazteko.

Ikerketaren zer fasetan zaude une honetan?

Tesiaren hirugarren urtea egiten ari naiz. Irailean AEBetako Yale Unibertsitatera joango naiz doktoretza-egonaldia egitera. Itzultzean, tesia idazten hasiko naiz.

Garrantzitsua iruditzen zaizu zientziaren dibulgazioa euskaraz egitea?

Bai, oso garrantzitsua iruditzen zait dibulgazioa euskaraz egitea. Euskarak ere merezi du hizkuntza maila zientifiko bera edukitzea. Finean, ezagutza bat sortzen ari gara, eta hori gure inguruan geratu ohi da normalean, gure arlokoek bakarrik irakurtzen dute. Baina txiotesia bezalako proiektuei esker, aldiz, gizarteari azaldu diezaiokegu zer ikertzen ari garen.

Zein erronka dituzu esku artean?

Orain erresonantzia magnetikoei buruzko datuak erabiltzen ari naiz. Horien bidez, parkinsonaren mutazio genetiko zehatzetan garunean zer gertatzen den iker dezakegu, besteak beste. Helburua biomarkatzaileak aurkitzea da, hau da, gaixotasunaren adierazleak. Adibide bat jartzearren, hirugarren bentrikuluaren lodierak Parkinsonen gaixotasuna daukazula adieraz lezake.