Új kutatás: ezek az álmok a demencia korai jelei

A demencia leggyakoribb jelek közé tartozik, hogy az ember képtelen új feladatokat megtanulni, nehezen koncentrál, nehezen vesz részt beszélgetésekben, összetéveszti a tárgyakat más tárgyakkal és/vagy szokatlanul érzelmes vagy félénk lesz. Most azonban a tudósok egy bizonyos alvászavarral is összefüggésbe hozták a demenciát. 

Egy bonyolult alvási állapot okozhatja a demenciát

A probléma az, hogy az egyedi alvászavart rendkívül nehéz diagnosztizálni. Az egészségügyi szakemberek könnyen összetéveszthetik egy másik betegséggel, vagy az érintettek talán nem is tudnak róla. Elvégre alszol, amikor ez történik veled. 

A kutatásból kiderül, hogy azoknál az embereknél, akik alvás közben „abnormális mozgásokat” végeznek, például beszélnek, kiabálnak, nevetnek, káromkodnak, mozognak és csapkodnak, REM alvási-viselkedési zavar (RBD) állhat fenn. Az RBD legnyilvánvalóbb jele pedig az álmok „eljátszása”, ami azt jelenti, hogy alvás közben mozognak vagy beszélnek. Egyes esetekben az alvás közbeni csapkodás olyan heves lehet, hogy az RBD-beteg megsebesítheti magát vagy partnerét.

Az is előfordulhat, hogy másnap reggel bágyadtan ébrednek, és a nap folyamán hajlamosabbak lehetnek az elalvásra. Az állapot több mint egymillió embert érint az Egyesült Államokban és mintegy 80 millió embert világszerte, és a tünetei a Mount Sinai tudósai szerint „szinte minden esetben” a Parkinson-kór vagy a demencia korai jelei.

Az RBD és a demencia közötti kapcsolat

A kutatók azért találták meg a kapcsolatot, mert az RBD-ben szenvedőknél fokozott gyulladás alakul ki az agyban, ott, ahol a dopamin termelődik. A Parkinson-kóros és demenciában szenvedő betegeknél szintén csökken a dopaminszint, mivel az azt termelő idegsejtek elpusztultak. A betegségek korai felismerése érdekében amerikai tudósok mesterséges intelligencia segítségével elemzik a klinikai alvásvizsgálatokat, és javítják az RBD diagnózisát, valamint azonosítják azokat a betegeket, akiknél nagyobb a kockázata a kognitív funkciók elvesztésének.

A csapat megismételte és kibővítette az alvás közbeni mozgások automatizált gépi tanulási elemzésének alkalmazását az ausztriai Innsbrucki Orvosi Egyetem korábbi kutatásai alapján. Az RBD-diagnózis meghatározásához video-poliszomnográfot, egyfajta alvásmonitorozó technológiát használtak, amely a kutatók szerint 92 százalékos pontossággal dolgozott.

Dr. Emmanuel During, a New York-i Mount Sinai School of Medicine neurológus professzora elmondta: „Ezt az automatizált megközelítést be lehetne építeni a klinikai munkafolyamatba az alvásvizsgálatok értelmezése során, hogy javítsa és megkönnyítse a diagnózist, és elkerülje a kihagyott diagnózisokat. Ez a módszer arra is felhasználható lenne, hogy az alvásvizsgálatok során megjelenő mozgások súlyossága alapján tájékoztasson a kezelési döntésekről, és végső soron segítsen az orvosoknak személyre szabott gondozási terveket készíteni az egyes betegek számára”.