Ученые из Переводной Лаборатории Нейроотображения Института Университета Психического здоровья Дугласа в Макгилле использовали методы искусственного интеллекта и большие данные, чтобы разработать алгоритм, способный к признанию подписей деменции за два года до ее начала, используя единственное крахмалистое ЛЮБИМОЕ рентгеновское обследование мозга пациентов из-за опасности развивающейся болезни Альцгеймера. Их результаты появляются в новом исследовании, опубликованном в журнале Neurobiology of Aging.
Доктор Педро Роса-Нето, автор co-лидерства исследования и Адъюнкт-профессор в отделах Макгилла Невралгии & Нейрохирургии и Психиатрии, ожидает, что эта технология изменит способ, которым врачи управляют пациентами и значительно ускоряют исследование лечения болезни Альцгеймера.«При помощи этого инструмента клинические испытания могли сосредоточиться только на людях с более высокой вероятностью развития до деменции в течение периода времени исследования. Это значительно уменьшит стоимость и время, необходимое, чтобы провести эти исследования», добавляет доктор Серж Готье, автор co-лидерства и профессор Neurology & Нейрохирургии и Психиатрии в Макгилле.
Крахмалистый как биомаркер деменцииУченые давно знали об этом, белок, известный как крахмалистый, накапливается в мозгу пациентов с легким когнитивным нарушением (MCI), условие, которое часто приводит к деменции.
Хотя накопление крахмалистых начинается за десятилетия до того, как симптомы деменции происходят, этот белок не мог использоваться достоверно в качестве прогнозирующего биомаркера, потому что не все пациенты MCI заболевают болезнью Альцгеймера.Чтобы провести их исследование, исследователи Макгилла привлекли доступные данные через Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), глобальную научно-исследовательскую работу, в которой участвующие пациенты соглашаются закончить разнообразие отображения и клинических оценок.Сулэнта Мэзотэараччи, программист от команды Роз-Нето и Готье, использовал сотни крахмалистых ЛЮБИМЫХ просмотров пациентов MCI от базы данных ADNI, чтобы обучить алгоритм команды определять, какие пациенты заболеют деменцией, с точностью до 84%, перед началом признака. Исследование продолжается, чтобы найти другие биомаркеры для деменции, которая могла быть включена в алгоритм, чтобы улучшить возможности предсказания программного обеспечения.
«Это – пример, как большие данные и открытая наука дают материальные преимущества уходу за больным», говорит доктор Роза-Нето, которая является также директором Научно-исследовательского центра Университета Макгилла для Исследований в Старении.В то время как новое программное обеспечение было сделано доступным онлайн для ученых и студентов, врачи не будут в состоянии использовать этот инструмент в клинической практике перед сертификацией органами здравоохранения.
С этой целью команда Макгилла в настоящее время проводит дальнейшее тестирование, чтобы утвердить алгоритм в различных терпеливых когортах, особенно те с параллельными условиями, такими как маленькие удары.