Розроблено спосіб сканування мозку, який швидко діагностує хворобу Альцгеймера

Новий алгоритм тепер здатний діагностувати хворобу Альцгеймера по одному знімку мозку навіть на ранній стадії захворювання, що зазвичай є важким завданням, йдеться в дослідженні, проведеному у Великобританії.

«Нині інші прості та широкодоступні методи не можуть передбачити хворобу Альцгеймера з таким рівнем точності, тому наше дослідження стало важливим кроком уперед», — сказав у пресрелізі провідний дослідник, професор Ерік Абоаг'є.

Дослідження, опубліковане 20 червня у журналі Nature, показало, що алгоритм машинного сканування МРТ може передбачити наявність або відсутність у людини хвороби Альцгеймера з 98-відсотковою точністю. Моделювання також може відрізнити пацієнта з ранньою та пізньою стадією хвороби Альцгеймера з точністю 79%.

Моделювання можна досягти на стандартній машині потужністю 1,5 Тесла, яка зазвичай використовується в більшості лікарень.

В цей час, щоб діагностувати хворобу Альцгеймера, необхідно пройти багато тестів, включаючи МРТ або КТ, когнітивні тести, аналізи крові, а також тести на пошук біомаркерів або ознак хвороби.

Однак усі ці тести власними силами мають обмежену точність, і їх підтвердження необхідні додаткові тести. Дослідження 2017 року, присвячене даними біомаркерів, визначило, що точність діагностики хвороби Альцгеймера становить 77%, тоді як дослідження 2021 показало, що МРТ може пропустити до 20% випадків і помилково передбачити не менше 50% випадків ранньої діагностики.

"Багато пацієнтів, які звертаються до клініки з хворобою Альцгеймера, мають й інші неврологічні захворювання, але навіть у цій групі наша система може відрізнити пацієнтів із хворобою Альцгеймера від тих, у кого її немає", — сказав Абоаг'є.

Моделювання було проведено шляхом адаптації алгоритму, який використовується при класифікації ракових пухлин. Дослідники розділили мозок на 115 частин та виділили 660 різних ознак, таких як розмір, форма та текстура. Потім алгоритм навчили визначати ці особливості для точного прогнозування наявності хвороби Альцгеймера.

Вчені виявили, що алгоритм визначив особливості, які раніше не асоціювалися з хворобою Альцгеймера, такі як мозок — частина мозку, що підтримує рівновагу тіла, і вентральний діенцефалон, пов'язаний із сенсорними та моторними функціями та циклами сну-неспання.

Ці результати також відкривають нові можливості для дослідження цих сферах та їх зв'язку із хворобою Альцгеймера.

Оскільки різні ознаки виявляються на різних стадіях, а деякі люди, які страждають на хворобу Альцгеймера, можуть мати й інші захворювання, такі як хвороба Паркінсона, фронтотемпоральна деменція і так далі, тому алгоритм проходить два раунди з використанням двох різних наборів критеріїв - Alzheimer's Predictive Vector 1 (ApV1) та Alzheimer's Predictive Vector 2 (ApV2).

ApV1 використовується в першому раунді для ідентифікації пацієнтів з хворобою Альцгеймера та тих, хто не страждає на цю хворобу. Алгоритм розглядає 20 ознак у 14 частинах мозку з 656 ознак. Він також поєднує когнітивні показники та наявність 19 ознак хвороби Альцгеймера у 12 частинах мозку.

Якщо у людини виявлена ​​хвороба Альцгеймера, застосовується сканування алгоритмом ApV2, який поділяє пацієнтів на ранніх та пізніх стадіях захворювання. ApV2 виділяє 8 ознак та поєднує когнітивні показники з наявністю 19 ознак хвороби Альцгеймера.

Консультант-невролог Пареш Малхотра сказав, що новий алгоритм може допомогти виявити ознаки, які не видно навіть фахівцям.