Программа предсказывает деменцию задолго до ее наступления

25 Aug 2017
1152
Прослушать

Ученые из канадского университета МакГилла разработали программное обеспечение, которое способно анализировать изображения, полученные при сканировании мозга с помощью позитронно-эмиссионной томографии*, и предоставлять оценку того, насколько вероятно развитие деменции у пациента.

Болезнь Альцгеймера ассоциируется с образованием амилоидных бляшек в мозге, но интерпретировать их расположение и концентрацию и получить клинически полезную информацию очень сложно. А знание того, как будет дальше жить человек и каковы его перспективы, может помочь заранее выбрать для него подходящую терапию, а также проводить целевые исследования и разрабатывать новые лекарства.

Программное обеспечение, использующее алгоритмы машинного обучения, в состоянии спрогнозировать наступление деменции за два года до того, как появятся первые симптомы. Для разработки правильных алгоритмов были проанализированы множество сканов и соответствующей информации, полученной из проекта Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, что помогло выяснить, какие характеристики изображений являются важными для диагностики и как они влияют на шансы развития деменции. Итоговый алгоритм позволяет с точностью в 84% предсказать, у кого из пациентов будет развиваться деменция.

Новая технология может найти применение для диагностики болезни Альцгеймера, ее мониторинга и лечения. Исследователи уже сделали свое программное обеспечение доступным для сторонних ученых, но клиническое ее применение возможно только после проведения расширенного тестового исследования и получения соответствующего разрешения от регуляторов.

* Позитронно-эмиссионная томография (или двухфотонная эмиссионная томография) — радионуклидный томографический метод исследования внутренних органов человека или животного. В основе этого метода лежит возможность при помощи специального детектирующего оборудования отслеживать распределение в организме биологически активных соединений, меченных позитрон-излучающими радиоизотопами. Метод позволяет изучать такие разные процессы, как метаболизм, транспорт веществ, лиганд-рецепторные взаимодействия, экспрессию генов и т. д.