Сканирование мозга пациента с болезнью Альцгеймера. (Atthapon Raksthaput/Shutterstock) | Epoch Times Россия
Сканирование мозга пациента с болезнью Альцгеймера. (Atthapon Raksthaput/Shutterstock)

Ранняя диагностика болезни Альцгеймера по одному снимку мозга

Точность нового метода составляет 98%
The Epoch Times23.06.2022 Обновлено: 23.06.2022 05:55
Новый алгоритм теперь способен диагностировать болезнь Альцгеймера по одному снимку мозга даже на ранней стадии заболевания, что обычно представляет трудную задачу, говорится в исследовании, проведённом в Великобритании.

«В настоящее время никакие другие простые и широкодоступные методы не могут предсказать болезнь Альцгеймера с таким уровнем точности, поэтому наше исследование стало важным шагом вперёд», — сказал в пресс-релизе ведущий исследователь, профессор Эрик Абоагье.

Исследование, опубликованное 20 июня в журнале Nature, показало, что алгоритм машинного обучения МРТ может предсказать наличие или отсутствие у человека болезни Альцгеймера с 98-процентной точностью. Моделирование также может отличить пациента с ранней и поздней стадией болезни Альцгеймера с точностью в 79%.

Моделирование может быть достигнуто на стандартной машине мощностью 1,5 Тесла, которая обычно используется в большинстве больниц.

В настоящее время, чтобы диагностировать болезнь Альцгеймера, необходимо пройти множество тестов, включая МРТ или КТ, когнитивные тесты, анализы крови, а также тесты на поиск биомаркеров или признаков болезни.

Однако все эти тесты сами по себе имеют ограниченную точность, и для их подтверждения необходимы дополнительные тесты. Исследование 2017 года, посвящённое данным биомаркеров, определило, что точность диагностики болезни Альцгеймера составляет 77%, в то время как исследование 2021 года показало, что МРТ может пропустить до 20% случаев и ложно предсказать не менее 50% случаев ранней диагностики.

«Многие пациенты, обращающиеся в клиники с болезнью Альцгеймера, имеют и другие неврологические заболевания, но даже в этой группе наша система может отличить пациентов с болезнью Альцгеймера от тех, у кого её нет», — сказал Абоагье.

Моделирование было проведено путём адаптации алгоритма, используемого при классификации раковых опухолей. Исследователи разделили мозг на 115 частей и выделили 660 различных признаков, таких как размер, форма и текстура. Затем алгоритм обучили определять эти особенности для точного предсказания наличия болезни Альцгеймера.

Учёные обнаружили, что алгоритм определил особенности, которые ранее не ассоциировались с болезнью Альцгеймера, такие как мозжечок — часть мозга, поддерживающая равновесие тела, и вентральный диэнцефалон, связанный с сенсорными и моторными функциями и циклами сна-бодрствования.

Эти результаты также открывают новые возможности для исследования этих областей и их связи с болезнью Альцгеймера.

Поскольку различные признаки проявляются на разных стадиях, а некоторые люди, страдающие болезнью Альцгеймера, могут иметь и другие заболевания, такие как болезнь Паркинсона, фронтотемпоральная деменция и так далее, поэтому алгоритм проходит два раунда с использованием двух различных наборов критериев — Alzheimer’s Predictive Vector 1 (ApV1) и Alzheimer’s Predictive Vector 2 (ApV2).

ApV1 используется в первом раунде для идентификации пациентов с болезнью Альцгеймера и тех, кто не страдает этой болезнью. Алгоритм рассматривает 20 признаков в 14 частях мозга из 656 признаков. Он также объединяет когнитивные показатели и наличие 19 признаков болезни Альцгеймера в 12 частях мозга.

Если у человека выявлена болезнь Альцгеймера, применяется сканирование алгоритмом ApV2, который разделяет пациентов на ранних и поздних стадиях заболевания. ApV2 выделяет 8 признаков и объединяет когнитивные показатели с наличием 19 признаков болезни Альцгеймера.

Консультант-невролог Пареш Малхотра сказал, что новый алгоритм может помочь выявить признаки, которые не видны даже специалистам.

Комментарии
Дорогие читатели,

мы приветствуем любые комментарии, кроме нецензурных.
Раздел модерируется вручную, неподобающие сообщения не будут опубликованы.

С наилучшими пожеланиями, редакция The Epoch Times

Упражения Фалунь Дафа
ВЫБОР РЕДАКТОРА