Ранняя диагностика болезни Альцгеймера по одному сканированию мозга
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 сканирования 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.