Новый метод анализа мозга для прогнозирования деменции и болезни Альцгеймера

Существующие методы диагностики болезни Альцгеймера основаны на оценке сложной комбинации симптомов, сообщаемых самим пациентом и его опекуном, физическом осмотре и ПЭТ-сканировании или спинномозговой пункции для поиска признаков накопления амилоидных бляшек в мозге.

Однако новый метод, основанный на технологии искусственного интеллекта (ИИ), может сделать процесс диагностики гораздо более объективным. Разработанный исследователями из нью-йоркской клиники Mount Sinai и описанный в исследовании, опубликованном в журнале Acta Neuropathologica Communications, искусственный интеллект был обучен предсказывать наличие когнитивных нарушений при минимальном контроле со стороны человека.

Чтобы разработать ИИ, исследователи начали с анализа клеточного и анатомического состава медиальной височной доли и лобной коры мозга. Затем они "скормили" алгоритму глубокого обучения слайдовые изображения тканей мозга, собранные у более чем 700 пожилых пациентов, и научили его искать изменения в количестве миелина, выступающего в качестве защитного слоя вокруг нервов мозга.

Благодаря такому обучению модель ИИ смогла точно определить определенные характеристики миелина, которые были связаны с когнитивными нарушениями. Помимо уменьшения количества защитного слоя, это включало в себя то, что миелин неравномерно распределялся по тканям мозга, причем уменьшение его количества происходило в основном в белом веществе — области мозга, связанной с обучением и неврологическими функциями.

В целом ИИ смог предсказать наличие когнитивных нарушений с достаточной точностью.

Возможно, модель глубокого обучения еще не готова к широкому использованию — тем более что последующие анализы не позволили понять, как ИИ пришел к некоторым из своих прогнозов, — но исследователи выразили оптимизм, что этот и другие подобные алгоритмы однажды могут быть использованы для улучшения диагностики болезни Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний.

В будущих исследованиях ученые смогут углубиться в обоснование выводов ИИ, чтобы повысить их точность и надежность, а также расширить модель, чтобы выявить дополнительные пути для улучшения скрининга когнитивных расстройств.

По словам соавтора исследования доктора Курта Фаррелла, доцента Медицинской школы Икан при больнице Маунт-Синай,

Использование искусственного интеллекта позволяет нам рассматривать экспоненциально больше характеристик, имеющих отношение к болезни, что является мощным подходом в применении к такой сложной системе, как человеческий мозг.