Машинное обучение позволило выявить маркеры болезни Альцгеймера
Новое исследование показало, что комбинация двух разных режимов магнитно-резонансной томографии (МРТ), компьютерного анализа и классификации изображений, с использованием моделей машинного обучения, может быть многообещающим инструментом в точном прогнозировании риска болезни Альцгеймера.
Текущие исследования показывают, что повреждение головного мозга, связанное с вероятностью болезни Альцгеймера, начинается через десять или более лет до появления симптомов. Поэтому, клиницистам крайне необходимы надежные инструменты скрининга для прогнозирования риска развития болезни Альцгеймера.
Новое исследование ранней классификации было проведено командой ученых из Медицинского центра Колумбийского университета и больницы Ильсан в Южной Корее.
В течение последнего десятилетия ученые начали исследовать, может ли другой метод МРТ – диффузионная МРТ - предоставить дополнительную информацию для врачей, чтобы повысить прогностическую задачу. Диффузионная МРТ фиксирует, как молекулы воды движутся в биологических тканях, и отображение этого процесса диффузии может выявить тонкие изменения в микроструктуре ткани.
Используя диффузионную МРТ, ученые обнаружили аномалии в белом веществе у пациентов с болезнью Альцгеймера.
Большинство исследований болезни Альцгеймера на сегодняшний день сосредоточено на дегенерации серого вещества, но из-за последних достижений в методах вычислительного моделирования ученые стали обращать внимание на белое вещество. Например, усовершенствованные алгоритмы для трактографии - вычислительного метода реконструкции участков белого вещества из биофизических моделей ориентации нервных волокон - позволяют более точно оценивать микроструктуру белого вещества.
Предварительные исследования показывают, что целостность белого вещества снижается у лиц, которым грозит болезнь Альцгеймера. При МРТ-сканировании дегенерация проявляется как яркие белые пятна, называемые гиперинтенсивностью.
Команда ученых решила изучить информативность данных изменений с помощью использования структурных и диффузионных МРТ-изображений, которые были собраны из группы из 200 пожилых пациентов, которые посещали клинику деменции в больнице Ильсан. Неврологи уже диагностировали у этих пациентов с болезнью Альцгеймера, умеренные когнитивные расстройства или субъективное снижение познавательной способности.
Для обработки и анализа необработанных изображений члены команды разработали четкий протокол, состоящий из нескольких существующих алгоритмов. Затем они применяли машинное обучение, также известное как искусственный интеллект (ИИ), для подготовки моделей классификации изображений на основе «фенотипов» мозга в результате их анализа - оценки форм и объемов мозга (морфометрические данные) и структурной коннективности белого вещества (данные тракта) у пациентов из каждой диагностической категории. Затем они использовали модели для прогнозирования диагноза.
Результаты исследования показали, что диффузионная МРТ может быть ценным инструментом в раннем выявлении болезни Альцгеймера. Нейробиологи считают, что умеренные когнитивные нарушения и субъективный когнитивный спад являются предшественниками болезни Альцгеймера, поэтому аномальные изменения белого вещества, обнаруженные на этих доклинических стадиях, могут указывать на пациентов, у которых повышенный риск развития болезни Альцгеймера. Возможность идентифицировать такие микроскопические изменения за несколько лет до более серьезных макроскопических изменений, может позволить улучшить лечение.
Последующие исследования, основанные на ретроспективных данных пациентов, будут дополнительно определять, можно ли применять этот подход в клинических условиях.