Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • TechWeek
  • Биомолтекст2020
  • vsh25

Алгоритм ранней диагностики болезни Альцгеймера

Искусственный интеллект способен обнаружить изменения в головном мозге за несколько лет до проявления симптомов болезни Альцгеймера

Марина Аствацатурян, «Эхо Москвы»

Компьютерная программа, использующая данные неинвазивной магнитно-резонансной томографии, выявляет изменения в связях между разными участками головного мозга, и это возможно по меньшей мере за десять лет до того как будет поставлен диагноз «болезнь Альцгеймера» – основная причина старческой деменции, приводящей к утрате памяти и когнитивных функций.

Разные исследовательские группы в разных странах ищут методы максимально ранней диагностики заболевания. Хотя лечения от болезни Альцгеймера в настоящее время не существует, создаваемые лекарства с большой вероятностью будут тем эффективнее, чем раньше их начнет принимать пациент. Ранняя диагностика позволит также раньше начать изменять образ жизни с тем, чтобы замедлить прогресс заболевания.

Для ранней диагностики болезни Альцгеймера Никола Аморозо (Nicola Amoroso), Марианна Ла Рокка (Marianna La Rocca) и их коллеги из Университета Бари (University of Bari) в Италии разработали алгоритм машинного обучения, который распознает вызванные заболеванием структурные изменения в головном мозге.

Для начала они обучили алгоритм, использовав 67 томограмм головного мозга, 38 из них принадлежали пациентам с болезнью Альцгеймера, а 29 – здоровым людям. Источником данных сканирования была база данных многоцентрового исследования под названием Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) при Университете Южной Калифорнии (University of Southern California) в Лос-Анджелесе.

Идея обучения заключалась в том, чтобы алгоритм освоил точную классификацию и умел бы отличать больной мозг от здорового. Каждую томограмму разделили на небольшие участки и анализировали нейронные связи между ними без каких-либо допущений относительно идеального размера участков для диагностики. Так было установлено, что наиболее аккуратной классификация заболевания алгоритмом получается тогда, когда объем сравниваемых участков мозга находится в пределах от 2250 до 3200 кубических миллиметров, что удачно совпало с размером анатомических структур, ассоциированных с заболеванием  – амигдалы и гиппокампа.

Затем ученые проверили алгоритм на второй порции томограмм от 148 человек: 52 здоровых, 48 пациентов с болезнью Альцгеймера и 48 с умеренными когнитивными нарушениями, у которых заболевание развилось позже – в интервале от 2,5 до девяти лет. Точность, с которой искусственный интеллект отличал здоровый мозг от пораженного болезнью Альцгеймера, составила 86 процентов.

Результаты итальянских ученых представлены на сервере препринтов arXiv (Brain structural connectivity atrophy in Alzheimer's disease).

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru
 22.09.2017


Читать статьи по темам:

болезнь Альцгеймера ранняя диагностика компьютеры Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

Новый метод прогноза болезни Альцгеймера

Учёные разработали новый тест, позволяющий предсказать, в каком возрасте у человека разовьётся болезнь Альцгеймера. Для прогноза используется 31 генетический маркер.

читать

Болезнь Альцгеймера: ранняя диагностика по сетчатке

Чтобы за десятки лет до появления первых симптомов определить, разовьётся ли у человека болезнь Альцгеймера, можно провести несложное обследование сетчатки.

читать

Сверхточная диагностика болезни Альцгеймера

Тест, основанный на выявлении в крови аутоантител, характерных для болезни Альцгеймера, позволяет выявить ее на ранних стадиях со 100%-й точностью.

читать

Ранняя диагностика болезни Альцгеймера

Новый способ обнаружения агрегации бета-амилоида на ранней стадии может сделать диагностику и лечение этого нейродегенеративного заболевания гораздо более эффективными.

читать

Новый биомаркер старческого слабоумия

Уровни биомаркера когнитивного старения и болезни Альцгеймера – белка ADNP (activity-dependent neuroprotective protein) – можно легко отследить с помощью обычного анализа крови.

читать