Умение предсказывать слабоумие за несколько лет до появления первых симптомов открыло бы совершенно новые перспективы в вопросах лечения заболевания, а также помогло бы эффективно планировать оставшееся время до манифестации болезни будущим пациентам и их родственникам, сообщается на  портале РАМН.

Благодаря искуственному интеллекту, примененному ученыму из Университета Макгилла (McGill University) в Монреале, Канада, такая возможность вскоре может стать доступной любым клиницистам. Самообучающийся алгоритм, сравнивающий полученные при помощи ПЭТ данные о накоплении β-амилоидного белка, выдает прогноз с точностью до 84% о вероятности развития деменции в течение ближайших 24 месяцев.

Фото:  http://portalramn.ru

Благодаря искуственному интеллекту, примененному ученыму из Университета Макгилла (McGill University) в Монреале, Канада, такая возможность вскоре может стать доступной любым клиницистам. Самообучающийся алгоритм, сравнивающий полученные при помощи ПЭТ данные о накоплении β-амилоидного белка, выдает прогноз с точностью до 84% о вероятности развития деменции в течение ближайших 24 месяцев.

Ученые из Лаборатории трансляционной нейровизуализации Университета Дугласа Макгилла (Douglas Mental Health University Institute's Translational Neuroimaging Laboratory at McGill) использовали искусственный интеллект для разработки алгоритма, способного распознавать признаки деменции за два года до его начала. Для этого было проведено однократное ПЭТ-сканирование мозга пациентов с риском развития болезни Альцгеймера. Результаты этого исследования были опубликованы в журнале Neurobiology of Aging.

Доктор Педро Роза-Нето (Pedro Rosa-Neto), ведущий автор исследования и доцент кафедры неврологии, нейрохирургии и психиатрии Университета Макгилла, ожидает, что эта технология изменит подход врачей к больным, а также значительно ускорит открытие новых способов лечения болезни Альцгеймера.

«Клинические испытания при помощи этого инструмента могут быть сосредоточены только на людях с более высокой вероятностью прогрессирования деменции, что значительно снизит стоимость и время, необходимые для проведения этих исследований», — добавляет доктор Серж Готье (Serge Gauthier), соавтор исследования.

Амилоидные белки как биомаркер деменции

Ученые давно знают, что белок, известный как амилоид, накапливается в мозге у пациентов с легкой когнитивной недостаточностью (MCI), что часто приводит к деменции. Хотя накопление амилоида начинается за десятилетия до появления симптомов деменции, этот белок нельзя использовать как надежный прогностический биомаркер, потому что не у всех пациентов с MCI развивается болезнь Альцгеймера.

Для проведения своего исследования ученые использовали данные, доступные в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI).

Суланта Матхотаарачи (Sulantha Sanjeewa Mathotaarachchi), ученый из команды Роза-Нето и Готье, использовал сотни атероидных ПЭТ-сканирований пациентов с MCI из базы данных ADNI для получения алгоритма, определяющего с точностью до 84% еще до появления первых симптомов, у каких пациентов будет развиваться деменция.

В данный момент продолжается поиск других биомаркеров деменции, которые могут быть включены в алгоритм, чтобы улучшить возможности прогнозирования искусственного интеллекта.

Новое программное обеспечение уже доступно онлайн ученым и студентам, но врачи не смогут использовать этот инструмент в клинической практике до сертификации со стороны органов здравоохранения. С этой целью команда ученых в настоящее время проводит дополнительное тестирование для проверки алгоритма в разных группах пациентов, особенно с такими параллельными состояниями, как инсульт и другие заболевания.

История разработки программного обеспечения для диагностики Альцгеймера

Напомним, что ранее ученые уже объявляли о том, что с помощью ИИ можно обнаружить деменцию за десятилетия до ее манифестации. Так, еще в 2011 году ученые из Центра технических исследований Финляндии VTT (VTT Technical Research Centre) разработали новое программное обеспечение, которое может серьезно помочь в ранней диагностике болезни Альцгеймера. Программа PredictAD сравнивает данные обследования пациента с базой данных других пациентов, после чего визуализирует его состояние. Исследователи изучили материал Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) с информацией о 288 пациентах с нарушениями памяти. Почти половине из них болезнь Альцгеймера была диагностирована спустя 21 месяц после проведения первого обследования. Используя программу PredictAD, диагноз можно было бы поставить на год раньше, как заявили ученые.

В 2016 году группа ученых из Амстердама также использовала искусственный интеллект, чтобы распознавать деменцию на самых ранних стадиях. «С помощью стандартного диагностического метода МРТ мы можем увидеть такие признаки болезни Альцгеймера, как атрофия гиппокампа. Однако в этот момент мозговая ткань уже исчезла, и нет никакого способа ее восстановить. Было бы полезно, если бы мы смогли обнаружить и диагностировать заболевание, прежде чем произошло необратимое уменьшение мозга», сказал главный исследователь Alle Meije Wink из VU University Medical Centre в Амстердаме.

В новом исследовании ученые применили методы машинного обучения в сочетании с особым типом МРТ под названием артериальная маркировка спина (АМС). АМС используется для создания изображения под названием перфузионная карта, которая показывает, сколько крови поступает в различные области головного мозга. Автоматизированная программа машинного обучения распознает закономерности в этих картах и определяет пациентов с различной степенью когнитивных нарушений и риском развития болезни Альцгеймера до появления первых симптомов.

В исследование были включены 260311 человек из Центра по изучению болезни Альцгеймера, которые прошли АМС в период времени с октября 2010 по ноябрь 2012 года. У 100 пациентов была диагностирована болезнь Альцгеймера, 60 пациентов имели умеренные когнитивные нарушения (УКН), у 100 пациентов наблюдалось субъективное когнитивное снижение (СКС) и 26 человек были здоровыми.

Автоматизированная система эффективно определила всех участников с болезнью Альцгеймера, УКН и СКС. Использование классификаторов на основе автоматизированного машинного обучения помогло исследователям предсказать у отдельных пациентов прогрессирование болезни Альцгеймера с высокой степенью точности в пределах от 82% до 90%.

Тест по глазам

Попытки создать методику раннего обнаружение болезни Альцгеймера делались и в других странах. Так, ученые из Лос-Анджелеса на днях сделали заявление о разработке глазного теста для определения болезни Альцгеймера за 20 лет до его начала. Обычно деменцию диагностируют слишком поздно, чтобы что-то изменить, однако известно, что существует несколько ранних симптомов этого когнитивного расстройства. В частности, снижение обоняния и ухудшение зрения неразрывно взаимосвязаны с отмиранием мозговых клеток, которое наблюдается на ранних стадиях развития деменции. Открытие американских ученых основано на том, что бета-амилоидные белки, представляющие собой ключевой компонент слабоумия, встречаются также в сетчатке глаза.

Исследователи из Лос-Анджелеса провели клинические испытания новой методики на 16 добровольцах. Результаты эксперимента показали, что глазной тест настолько же эффективен для диагностики деменции, как и традиционное сканирование мозг. С помощью этого теста можно фиксировать двукратное превышение скоплений белков в мозге, которые говорят о начале тяжелой болезни.

Другие тесты

Ранее ученые уже объявляли о том, что болезнь Альцгеймера можно обнаружить за 10 лет до ее начала по анализам крови, за 7 лет до ее начала — при помощи аномальных иммунных реакций спинномозговой жидкости, а также по изменениям в походке.