- Исследователи разработали модель машинного обучения, которая анализирует снимки МРТ головного мозга для выявления болезни Альцгеймера, достигая точности 92,87% в различении легких когнитивных нарушений и болезни Альцгеймера.
- Модель выявила структурные закономерности, связанные со снижением когнитивных функций, при этом потеря объема в определенных областях мозга стала возможным ранним биомаркером заболевания.
- Исследователи также обнаружили половые различия в изменениях мозга, предполагая, что биологические факторы, такие как гормональные изменения, могут влиять на развитие болезни Альцгеймера.
Болезнь Альцгеймера — прогрессирующее заболевание, которое может привести к потере памяти и снижению когнитивных функций. Обнаружение болезни Альцгеймера обычно требует комплексного медицинского обследования, которое человек может получить только после появления симптомов, которые могут указывать на снижение функционирования мозга.
Болезнь Альцгеймера со временем медленно ухудшается, и ранняя и точная диагностика может быть полезной для лечения прогрессирования заболевания. Однако ранняя диагностика часто затруднена, поскольку начальные симптомы могут напоминать типичные возрастные изменения памяти или мышления.
Таким образом, диагностические методы ранней диагностики болезни Альцгеймера или даже прогнозирования появления симптомов могут иметь решающее значение для максимизации эффективности новых, модифицирующих заболевание методов лечения и управления этим заболеванием.
В новом исследовании, опубликованном в журнале Neuroscience, рассказывается об инструменте искусственного интеллекта (ИИ), который анализирует снимки МРТ и выявляет закономерности потери объема мозга, связанной с болезнью Альцгеймера.
Результаты показывают, что модель может точно предсказать состояние, предполагая, что методы машинного обучения могут помочь обнаружить заболевание раньше, чем традиционные диагностические подходы.
Обучение ИИ распознавать болезнь Альцгеймера
Чтобы разработать прогностическую модель, исследователи из Вустерского политехнического института проанализировали 815 МРТ-сканирований участников в возрасте от 69 до 84 лет.
Сканирования были получены в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера — крупного исследовательского проекта, который собирает данные визуализации у людей с нормальным когнитивным мышлением, легкими когнитивными нарушениями и болезнью Альцгеймера.
Поскольку болезнь Альцгеймера повреждает нейроны и приводит к потере ткани головного мозга, эти снимки могут содержать незначительные изменения, которые могут указывать на раннее развитие заболевания.
Команда использовала модель машинного обучения для измерения объема мозга в 95 различных регионах. Затем алгоритм сравнил эти измерения, чтобы выявить закономерности, отличающие здоровый мозг от мозга, страдающего когнитивными нарушениями или болезнью Альцгеймера.
Результаты показали, что модель может надежно классифицировать снимки и предсказывать наличие заболевания с точностью почти 93%.
Ключевые области мозга, связанные с болезнью Альцгеймера
Анализируя большой набор данных сканирования мозга, исследователи также определили несколько областей мозга, структурные изменения которых были тесно связаны с заболеванием.
Примечательно, что потеря объема в гиппокампе, миндалевидном теле и энторинальной коре была одними из самых ярких показателей болезни Альцгеймера во всех возрастных и половых группах.
Гиппокамп играет ключевую роль в памяти и обучении, миндалевидное тело регулирует эмоции, а энторинальная кора участвует в памяти, навигации и восприятии и входит в число первых частей мозга, поражаемых болезнью Альцгеймера.
Интересно, что исследователи также обнаружили, что у людей в возрасте от 69 до 76 лет, самой молодой исследуемой группы, обычно наблюдается потеря объема в правом гиппокампе, что позволяет предположить, что эта область может служить ранним биомаркером заболевания.
Медицинские новости сегодня поговорил с Дунг Трином, доктором медицинских наук, терапевтом медицинской группы MemorialCare и главным врачом клиники здорового мозга в Ирвине, Калифорния, о возможной роли правого гиппокампа.
«В статье указывается на гиппокамп как на одну из самых ранних и наиболее устойчивых структур, влияющих на память при болезни Альцгеймера, с быстрой потерей тканей, происходящей на ранних стадиях заболевания», — сказал нам Трин.
«В этом наборе данных возрастная группа от 69 до 76 лет показала существенное уменьшение объема правого гиппокампа, что, вероятно, означает, что эта область была чувствительна к незначительной ранней стадии нейродегенерации, прежде чем более распространенные корковые изменения стали доминировать», — уточнил он.
«Я бы назвал это многообещающим сигналом, а не окончательным отдельным биомаркером, потому что исследование по-прежнему основано на одной когорте и только внутренней проверке», — отметил Трин.
Различия между мужским и женским мозгом
Кроме того, исследование также выявило некоторые различия в том, как болезнь Альцгеймера может влиять на мозг мужчин и женщин.
При сканировании женского мозга потеря объема была более заметна в левой средней височной коре. Это область, связанная с речью и визуальной обработкой.
Однако при сканировании мозга мужчин изменения были более выражены в правой энторинальной коре.
Исследователи предполагают, что эти различия могут быть связаны с гормональными изменениями, связанными со старением, такими как снижение уровня эстрогена и тестостерона, которые ранее были связаны с риском развития болезни Альцгеймера у женщин и мужчин.
Трин отметил, что он нашел половую асимметрию интересной, и согласился с предположением автора как возможной причины:
«Авторы обсуждают биологически достоверную основу, включающую гормональные изменения, особенно снижение эстрадиола после менопаузы, генетический риск, такой как АПОЕ-е4 (генетический вариант) и нейровоспалительные процессы, взаимодействующие с патологией амилоида и тау. Однако эти факторы не были напрямую измерены в этом исследовании, поэтому их следует рассматривать как возможные объяснения, а не доказанные причины».
Следующие шаги исследования
Исследовательская группа планирует продолжить совершенствование своих прогнозных моделей, используя более продвинутые подходы глубокого обучения.
Трин предупредил, что, хотя исследование и обещает многообещающие результаты, его дальнейшая проверка все еще необходима:
«Визуализация на основе искусственного интеллекта может обнаружить многорегиональные структурные паттерны, которые может быть трудно оценить на глаз, и это исследование предполагает, что эти паттерны могут возникать при переходе от когнитивно нормального состояния к легким когнитивным нарушениям и болезни Альцгеймера. Если в будущем произойдет подтверждение, это может помочь клиницистам раньше выявлять пациентов с повышенным риском, более внимательно отслеживать прогрессирование и, в конечном итоге, адаптировать планы лечения с учетом нейроанатомического профиля человека».
«На практике это может означать более раннее вмешательство, лучший отбор пациентов для терапии, модифицирующей заболевание, и более тщательный мониторинг тех пациентов, у которых, скорее всего, произойдет спад. Но я хотел бы подчеркнуть, что эта статья демонстрирует многообещающие результаты, а не клиническую готовность», — отметил он.
«Это помогло бы объединить МРТ с другими биомаркерами — например, амилоидом, тау, биомаркерами крови, генетикой и продольным наблюдением — чтобы показать, предсказывает ли модель реальное прогрессирование, а не просто классификацию в одном наборе данных», — добавил Трин.
Исследовательская группа также стремится изучить другие факторы, которые могут влиять на развитие болезни Альцгеймера, включая такие состояния, как диабет.
Исследовательская группа предполагает, что в случае проверки на более крупных популяциях инструменты на основе ИИ могут в конечном итоге помочь клиницистам раньше выявлять людей, подверженных риску болезни Альцгеймера, улучшая как диагностику, так и способность тестировать новые методы лечения.