Ученые из Калифорнийского Университета в Сан-Франциско (UCSF) запрограммировали алгоритм машинного обучения на распознавание ранней стадии болезни Альцгеймера на сканах человеческого мозга, сделанных за шесть лет до постановки клинического диагноза. Такая технология дает врачам возможность начать лечение недуга до того, как он разовьется, что может спасти человеку жизнь. Новость об этом размещена на сайте учебного заведения.
Болезнь Альцгеймера — заболевание, при котором нарушаются нейронные связи, отмирают клетки мозга (нейроны), в результате человек начинает испытывать проблемы с памятью, у него возникает старческое слабоумие (деменция).
От этой болезни пока нет лекарств, но в последние годы ученые сообщают о создании многообещающих медикаментов, которые могут помочь остановить прогрессирование недуга.
Чтобы лечение болезни Альцгеймера сработало, необходимо начать курс терапии как можно раньше, практически на самых ранних стадиях. Однако технологий, позволяющих диагностировать развитие заболевания на таких этапах, сегодня медики практически не имеют.
Одна из трудностей борьбы с болезнью Альцгеймера в том, что к тому времени, когда все клинические симптомы у человека проявляются, и мы можем поставить окончательный диагноз, в мозге отмирает слишком много нейронов, что делает болезнь необратимой, — объясняет Дже Хо Сон, доктор медицинских наук из
UCSF, один из авторов исследования
Позитронно-эмиссионная томография, или ПЭТ-сканирование, одно из применений которого — оценка метаболизма глюкозы в головном мозге, является главным медицинским инструментом, помогающим диагностировать болезнь Альцгеймера до того, как она перейдет в позднюю стадию.
Глюкоза — основной источник энергии для клеток мозга, и чем активнее клетка, тем больше глюкозы она использует. По мере того как нейроны начинают отмирать, потребление глюкозы снижается, а через какое-то время клетки и вовсе перестают ее поглощать.
Врачи-радиологи используют сканы мозга, полученные ПЭТ, чтобы попытаться обнаружить болезнь путем поиска снижения уровня глюкозы в мозге, особенно в лобных и теменных его долях. Однако из-за того, что заболевание представляет собой медленно прогрессирующее расстройство, изменения уровня глюкозы практически незаметны и поэтому их трудно оценить невооруженным глазом.
Дже Хо Сон и группа ученых под его руководством, объединили несколько методов нейровизуализации с алгоритмом машинного обучения и применили полученную технологию к сканированию снимков ПЭТ, чтобы попытаться определить развитие болезни Альцгеймера на ранней стадии у пациентов с ухудшением памяти (первый признак болезни).
Чтобы обучить алгоритм, Сон предоставил ему набор данных ПЭТ-сканирования здорового мозга, и мозга больных, которым были поставлены диагнозы болезнь Альцгеймера и легкие когнитивные расстройства. Все снимки были взяты из базы данных Организации по борьбе с болезнью Альцгеймера (ADNI).
Новая технология начала самостоятельно распознавать, какие элементы важны для прогнозирования развития недуга, а какие нет.
После того, как алгоритм был обучен на 1921 ПЭТ-снимках, ученые проверили, насколько эффективно он может спрогнозировать заболевание. Для этой цели ему показали старые снимки пациентов с “медицинским приговором”, сделанные задолго до того как этим людям был поставлен диагноз.
Вначале исследователи продемонстрировали алгоритму 188 изображений, которые пришли из той же базы данных ADNI, но не были показаны ему ранее. Затем предоставили 40 сканов пациентов, обратившихся в Центр памяти и старения UCSF с признаками когнитивных расстройств.
Искусственный интеллект отлично справился с задачей. В первом случае он правильно определил 92% людей, у которых развивалась болезнь Альцгеймера, во втором — 98% больных с когнитивными расстройствами. Самое удивительно, что ИИ сумел разглядеть признаки болезни Альцгеймера на изображениях, полученных за 75,8 месяцев (чуть более 6-ти лет) до постановки диагноза.
По словам Сона, следующим шагом ученых будет тестирование и калибровка алгоритма на более крупных и разнообразных базах данных, предоставленных больницами разных стран мира. Если искусственный интеллект выдержит эти тесты, его можно будет использовать в качестве инструмента для прогнозирования и диагностики болезни Альцгеймера, что позволит больному быстрее получать необходимое лечение.