Maitane Martinez Eguiluz: "Parkinsonaren epe ertaineko bilakaera kognitiboa zehaztasunez aurreikus daiteke"
2024ko ekainaren 3a
Maitane Martinez Eguiluz (Bastida,1998) da Txiotesia7 lehiaketako irabazlea. Bastida Ikastolan egin zituen lehen ikasketak eta gero Assa Ikastolako institutuan egon zen Batxilergoa amaitu arte. Informatikaren Ingeniaritzako Gradua hautatu zuen eta lau urte eman zituen Donostian ikasten. Ondoren, fakultate berean egin zuen Konputazio Ingeniaritza eta Sistema Adimentsuak Masterra, KISA izenez ere ezaguna. Egun doktoretza egiten ari da Parkinson gaixotasunaren diagnosi goiztiarra atzemateko ikaskuntza automatikoaren teknikak aplikatuz. Tesia, Aldapa Taldearekin eta ISS Biobizkaiarekin elkarlanean egiten ari da, eta irailean, Yale Unibertsitatera (AEB) joango da doktore-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 Arbelaitz, kontatu nion proposamena, eta ideiari itxura ematen lagunduko zidan. Azkenik, nire izekok (euskarazko filologoa) proposamena irakurri eta tip pare bat eman zizkidan (Hau euskarazko testuarekin egin ohi dudan zerbait da, hizkuntzaren kalitatea altua izatea gustatzen zaidalako).
Ikusten duzu, ideia niri bururatu bazitzaidan ere, proposamenak funtzionatzea eragiten duen jende harrigarriz inguratuta nago.
Txiotesian 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 + tesia.
Azken urteotan, ALDAPAko kideek gaixotasun neurodegeneratiboen taldearekin (ISS Bizkaia) lan egin dute. Ane Murueta-Goyenaren eta Iñigo Gabilondoren lankidetzari esker sortu zen nire tesian egiten ari naizen proiektua. Proiektu horrek bi mundu batzen ditu: informatikarena, ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen ditugulako; eta medikuntzarena, 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 ditzakeela, 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 hauek biltzen dira test eta galdetegi sinple batzuen bitartez.
Ondoren, datu horiek prozesatu behar dira. Batzuetan datuak falta dira, edo formatu desegokian bildu dira. Datuen kalitatea bermatu behar da ereduei pasa baino lehen. Azkenik, algoritmoak aukeratzen dira, eta hauek entrenatzen eta testatzen dira. Algoritmo bakoitza bere berezitasunak ditu eta arazo desberdinak ebazteko berezitasun horiek hobeak edo txarragoak 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, 10 test-datutik 8an baino gehiagotan asmatzen dute parkinson 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?... eta 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 hauek 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 ager daitezkeela adierazpen motorrak baino zenbait urte lehenago. Adierazpen motorrak dira nahigabeko dardara atsedenean, mugimendu geldoak, oreka-arazoak eta zurruntasuna. Azkenik, sintoma ez-motorrak neurtzen dituzten eskala klinikoak erraz eskura daitezkeenez, datu hauek erabil daitezke populazioko baheketarako, 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. Bestetik, gaixotasun neurodegeneratiboen taldeak duen datu-basea. Bakoitzak bere abantailak ditu: lehenengoa parkinson gaixotasunari buruz dagoen datu-baserik handienetako bat 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 eman ditu bere emaitzak eta pazienteen eboluzioa aurreikusteko sistema garatu duzue. Zer da lortu duzuena?
4 edo 5 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 honetan algoritmoak pazienteak duen narriadura kognitiboa iragartzen du, kantitate bat.
Ikerketa horrek frogatzen 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 zehatzean atzematea funtsezkoa da gaixotasunak eraldatzeko terapien emaitza arrakastatsuak lortzeko, gaixotasunen progresioa moteltzeko edo geldiarazteko.
Ikerketaren zer fasetan zaude?
Tesiaren hirugarren urtea egiten nago, irailean Estatu Batuetako Yale Unibertsitatera joango naiz doktore-egonaldia egitera. Itzultzean, tesia idazten hasiko naiz.
Garrantzitsua da zientziaren dibulgazioa euskaraz egitea?
Bai, oso garrantzitsua iruditzen zait dibulgazioa euskaraz egitea. Euskarak ere merezi du hizkuntza-maila zientifiko bera edukitzea. Azken finean, ezagutza bat sortzen ari gara, eta hori gure inguruan geratzen da, gure arlokoek bakarrik irakurtzen dute. Baina txiotesia bezalako proiektuei esker, gizarteari azaldu diezaiokegu zer ikertzen ari garen.
Zeintzuk diraesku arteandituzun erronkak?
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. Adibidez, hirugarren bentrikuluaren lodierak Parkinsonen gaixotasuna daukazula adieraz lezake.