Изследователи създават модел за прогнозиране на възрастта на мозъка, базиран на AI

Изследователи от Радиологичното общество на Северна Америка са разработили модел за прогнозиране на възрастта на мозъка, базиран на изкуствен интелект (AI), който може да определи количествено отклоненията от траекторията на здравословно стареене на мозъка при пациенти с леко когнитивно увреждане. 

Проучването е публикувано през юни в Радиология: Изкуствен интелект.

Ранно откриване на когнитивно увреждане

Според изследователите моделът може да се използва за подпомагане на ранното откриване на когнитивно увреждане. 

Индивидите, които страдат от амнестично леко когнитивно увреждане (aMCI), преходна фаза от нормално стареене към болестта на Алцхаймер, имат дефицит на паметта, който е по-сериозен от нормалното за тяхната възраст и образование. Това обаче не е достатъчно сериозно, за да повлияе на ежедневната им функция. 

Проучването включва Ни Шу, Ph.D., от Държавната ключова лаборатория по когнитивна невронаука и обучение, Пекинския нормален университет, в Пекин, Китай, заедно с други колеги. 

Екипът използва подход за машинно обучение, за да обучи модел за прогнозиране на възрастта на мозъка, който се основава на T1-претеглени MR изображения на 974 здрави възрастни на възраст между 49.3 и 95.4 години. 

След това обученият модел беше приложен за оценка на прогнозираната възрастова разлика на пациенти с aMCI в набори от данни от Пекинската инициатива за подмладяване на мозъка при стареене, която включваше 616 здрави контроли и 80 пациенти с aMCI, и Инициативата за невроизобразяване на болестта на Алцхаймер, която включваше 589 здрави контроли и 144 aMCI пациенти.

Освен това, екипът също така разгледа връзките между прогнозираната разлика във възрастта и когнитивното увреждане, генетичните рискови фактори, патологичните биомаркери на Алцхаймер и клиничната прогресия при пациенти с aMCI.  

Резултатите от изследването

Резултатите от проучването показват, че пациентите с aMCI имат траектории на стареене на мозъка, различни от типичната траектория на нормалното стареене. Предложените модели за прогнозиране на възрастта на мозъка биха могли да определят количествено индивидуалните отклонения от тази нормална траектория. 

Екипът установи също, че прогнозираната възрастова разлика е силно свързана с индивидуалното когнитивно увреждане на пациентите с aMCI в области като памет, внимание и изпълнителна функция. 

„Прогностичният модел, който генерирахме, беше много точен при оценката на хронологичната възраст при здрави участници въз основа само на външния вид на MRI сканирания“, се казва в документа. "За разлика от това, за aMCI, моделът оценява мозъчната възраст като средно над 2.7 години по-възрастна от хронологичната възраст на пациента."

Моделът също така показа, че пациентите с прогресиращ aMCI страдат от повече отклонения от типичното нормално стареене, отколкото пациентите със стабилен aMCI. Чрез използването на инструменти като прогнозирания резултат за възрастова разлика и биомаркери за болестта на Алцхаймер, прогресията на aMCI може да бъде предвидена по-добре. 

Чрез комбиниране на предвидената разлика във възрастта с други биомаркери за Алцхаймер може да се постигне най-доброто представяне за точно разграничаване между прогресиращ aMCI и стабилен aMCI. 

„Тази работа показва, че прогнозираната възрастова разлика има потенциала да бъде стабилен, надежден и компютъризиран биомаркер за ранна диагностика на когнитивно увреждане и проследяване на отговора на лечението“, казаха авторите.