Badacze wykorzystują technologię uczenia maszynowego w celu przyjrzenia się cechom strukturalnym mózgu, w tym w regionach, które wcześniej nie były związane z chorobą Alzheimera. Zaletą tej techniki jest jej prostota oraz możliwość wykrycia choroby na wczesnym etapie, kiedy może być ona bardzo trudna do zdiagnozowania. Chociaż nie ma lekarstwa na chorobę Alzheimera, szybkie postawienie diagnozy na wczesnym etapie pomaga pacjentom. Możliwość dokładnej identyfikacji pacjentów we wczesnym stadium choroby pomoże również naukowcom zrozumieć zmiany w mózgu wywołujące chorobę oraz wesprze opracowywanie i próby nowych terapii. Wyniki badań opublikowano w Nature Portfolio Journal, Communications Medicine.
Choroba Alzheimera jest najczęstszą postacią demencji, która dotyka ponad pół miliona osób w Wielkiej Brytanii. Chociaż większość osób z chorobą Alzheimera rozwija ją po 65 roku życia, osoby poniżej tego wieku również mogą ją rozwinąć. Najczęstsze objawy demencji to utrata pamięci oraz trudności w myśleniu, rozwiązywaniu problemów i mowie.
Lekarze stosują obecnie szereg testów do diagnozowania choroby Alzheimera, w tym testy pamięci i funkcji poznawczych oraz skany mózgu. Skany służą do sprawdzania złogów białka w mózgu i kurczenia się hipokampa, obszaru mózgu związanego z pamięcią. Wszystkie te testy mogą potrwać kilka tygodni, zarówno w celu zorganizowania, jak i przetworzenia.Nowe podejście wymaga tylko jednego z nich — skanu mózgu metodą rezonansu magnetycznego (MRI) wykonanego na standardowej maszynie, która jest powszechnie stosowana w większości szpitali.
Naukowcy dostosowali algorytm opracowany do użytku w klasyfikacji guzów nowotworowych i zastosowali go do mózgu. Aby ocenić każdy region, podzielili mózg na 115 regionów i przydzielili 660 różnych cech, takich jak rozmiar, kształt i tekstura. Następnie wyszkolili algorytm, aby określić, gdzie zmiany tych cech mogą dokładnie przewidywać istnienie choroby Alzheimera.
Wykorzystując dane z inicjatywy Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, zespół przetestował swoje podejście do skanów mózgu ponad 400 pacjentów z chorobą Alzheimera we wczesnym i późniejszym stadium, zdrowych osób z grupy kontrolnej oraz pacjentów z innymi schorzeniami neurologicznymi, w tym otępieniem czołowo-skroniowym i chorobą Parkinsona. Przetestowali go również na danych od ponad 80 pacjentów poddawanych testom diagnostycznym na chorobę Alzheimera w Imperial College Healthcare NHS Trust.
Odkryli, że w 98 procentach przypadków sam system uczenia maszynowego oparty na MRI może dokładnie przewidzieć, czy pacjent ma chorobę Alzheimera, czy nie. Był również w stanie z dość dużą dokładnością odróżnić wczesne i późne stadium choroby Alzheimera u 79% pacjentów.
Profesor Eric Aboagye z Imperial Department of Surgery and Cancer, który prowadził badania, powiedział: „Obecnie żadne inne proste i powszechnie dostępne metody nie są w stanie przewidzieć choroby Alzheimera z takim poziomem dokładności, więc nasze badania są ważnym krokiem naprzód. Wielu pacjentów, którzy obecni z chorobą Alzheimera w klinikach pamięci mają też inne schorzenia neurologiczne, ale nawet w tej grupie nasz system potrafił odróżnić pacjentów z chorobą Alzheimera od tych, którzy jej nie mieli.
„Czekanie na diagnozę może być okropnym doświadczeniem dla pacjentów i ich rodzin. Gdybyśmy mogli skrócić czas oczekiwania, uczynić diagnozę prostszym procesem i zmniejszyć część niepewności, bardzo by to pomogło. Nasze nowe podejście może również pomóc w identyfikacji pacjentów we wczesnym stadium badań klinicznych nowych terapii lekowych lub zmian stylu życia, co jest obecnie bardzo trudne”.
Nowy system zauważył zmiany w obszarach mózgu, które nie były wcześniej związane z chorobą Alzheimera, w tym w móżdżku (część mózgu, która koordynuje i reguluje aktywność fizyczną) i międzymózgowiu brzusznym (związanym ze zmysłami, wzrokiem i słuchem). Otwiera to potencjalne nowe możliwości badań w tych obszarach i ich powiązaniach z chorobą Alzheimera.
Dr Paresh Malhotra, który jest konsultantem neurologiem w Imperial College Healthcare NHS Trust i badaczem w Imperial Department of Brain Sciences, powiedział: „Chociaż neuroradiolodzy już interpretują skany MRI, aby pomóc w diagnozowaniu choroby Alzheimera, prawdopodobnie istnieją cechy skanów, które nie są widoczne nawet dla specjalistów. Zastosowanie algorytmu zdolnego do wybierania tekstury i subtelnych cech strukturalnych w mózgu dotkniętych chorobą Alzheimera może naprawdę wzbogacić informacje, które możemy uzyskać dzięki standardowym technikom obrazowania”.
Komentarze
[ z 0]