Искусственный интеллект предсказывает деменцию еще до появления симптомов: новые технологии могут улучшить уход за пациентами, ускорить поиск методов лечения болезни Альцгеймера

Ученые из Лаборатории трансляционной нейровизуализации Университета психотерапевтического здоровья Университета Дугласа в Макгилле использовали методы ИИ и большие эти для разработки способа, гениального распознавать показатели деменции за два года до ее начала с применением одного амилоидного ПЭТ-сканирования мозга больных из группы риска. развития заболевания кожный покров. Их результаты размещены в новом изучении, размещённом в издании Neurobiology of Aging.Доктор Педро Роса-Нето, со-ведущий автор исследования и доцент кафедры неврологии Макгилла Нейрохирургия и психиатрия ожидают, что эта разработка поменяет подход врачей к лечению больных и значительно ускорит изучения лечения заболевания Альцгеймера.

«Используя этот инструмент, опробования смогут быть сосредоточены только на людях с более высокой возможностью прогрессирования деменции в течение периода изучения. Это значительно снизит стоимость и время, необходимое для проведения этих изучений», — додаёт д-р Серж Готье. , со-ведущий автор и профессор неврологии Нейрохирургия и психиатрия в McGill.

Амилоид как биомаркер деменцииУченым в далеком прошлом как мы знаем, что белок, известный как амилоид, накапливается в головном мозге больных с легкими когнитивными нарушениями (MCI), состоянием, которое частенько ведет к деменции. Без оглядки на то, что накопление амилоида начинается за десятилетия до появления показателей деменции, этот белок не разрещаеться надежно использовать в качестве прогнозного биомаркера, по обстоятельству того, что не у всех больных с MCI начинается заболевание Альцгеймера.

Для проведения собственного изучения исследователи МакГилла использовали эти, недорогие в рамках Инициативы нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI), глобального исследовательского проекта, в котором участвующие больные соглашаются выполнить различные визуализации и клинические оценки.Суланта Матхотаараччи, компьютерный ученый из команды Розы-Нето и Готье, использовала большое количество амилоидных ПЭТ-сканирований больных с MCI из базы данных ADNI, чтобы научить способ команды определять, у каких больных разовьется деменция, с точностью до 84%, до появления показателей. . Изучения продолжаются, чтобы найти другие биомаркеры деменции, каковые вероятно было бы включить в способ, чтобы улучшить возможности прогнозирования ПО.«Это пример того, как большие данные и открытая наука приносят ощутимую пользу лечению больных», — говорит д-р Роса-Нето, которая также имеется директором Исследовательского центра изучений старения Университета Макгилла.В то время как новое ПО стало недорогим онлайн для учёных и студентов, доктора не смогут использовать этот инструмент в клинической практике до сертификации органами здравоохранения.

С целью этого команда МакГилла сейчас проводит дополнительные опробования для проверки способа на разных когортах больных, в особенности с сопутствующими заболеваниями, такими как мелкие инсульты.