Výzkumníci vytvořili model pro předpověď věku mozku založený na umělém inteligenci

Výzkumníci z Radiologické společnosti Severní Ameriky vyvinuli model pro předpověď věku mozku založený na umělém inteligenci (AI), který může kvantifikovat odchylky od zdravé trajektorie stárnutí mozku u pacientů s mírným kognitivním postižením.

Studie byla publikována v červnu v Radiology: Artificial Intelligence.

Brzké zjištění kognitivního postižení

Podle výzkumníků by mohl být model použit pro brzké zjištění kognitivního postižení.

Jedinci, kteří trpí amnestickým mírným kognitivním postižením (aMCI), přechodnou fází od normálního stárnutí k Alzheimerově chorobě, mají poruchy paměti, které jsou vážnější než normální pro jejich věk a vzdělání. Avšak nejsou dostatečně vážné, aby ovlivnily jejich denní funkce.

Studie se účastnil Ni Shu, Ph.D., ze Státního klíčového laboratoře pro kognitivní neurovědu a učení, Pekingské normální univerzity, v Pekingu, Čína, spolu s dalšími kolegy.

Tým využil přístup strojového učení k výcviku modelu pro předpověď věku mozku, který byl založen na T1-váhovaných MR obrazech 974 zdravých dospělých ve věku od 49,3 do 95,4 let.

Vycvičený model byl poté aplikován pro odhad předpovězeného rozdílu věku u pacientů s aMCI v datech z Pekingské iniciativy pro omlazení stárnoucího mozku, která zahrnovala 616 zdravých kontrol a 80 pacientů s aMCI, a z Alzheimerovy choroby neuroimaging iniciativy, která zahrnovala 589 zdravých kontrol a 144 pacientů s aMCI.

Kromě toho se tým také podíval na souvislosti mezi předpovězeným rozdílem věku a kognitivním postižením, genetickými rizikovými faktory, patologickými biomarkery Alzheimerovy choroby a klinickým postupem u pacientů s aMCI.

Výsledky studie

Výsledky studie prokázaly, že pacienti s aMCI měli trajektorie stárnutí mozku odlišné od typické normální trajektorie stárnutí. Navrhovaný model pro předpověď věku mozku by mohl kvantifikovat individuální odchylky od této normální trajektorie.

Tým také zjistil, že předpovězený rozdíl věku byl silně spojen s individuálním kognitivním postižením pacientů s aMCI v oblastech, jako je paměť, pozornost a exekutivní funkce.

“Predikční model, který jsme vygenerovali, byl vysoce přesný při odhadu chronologického věku zdravých účastníků na základě pouze vzhledu MRI skenů,” uvedl článek. “Naopak, pro aMCI model odhadl věk mozku o více než 2,7 let starší než chronologický věk pacienta.”

Model také ukázal, že progresivní pacienti s aMCI trpí více odchylkami od typického normálního stárnutí než stabilní pacienti s aMCI. Pomocí nástrojů, jako je skóre předpovězeného rozdílu věku a biomarkery pro Alzheimerovu chorobu, lze lépe předpovědět progrese aMCI.

Kombinací předpovězeného rozdílu věku s dalšími biomarkery pro Alzheimerovu chorobu lze dosáhnout nejlepších výsledků pro přesné rozlišení mezi progresivním aMCI a stabilním aMCI.

“Tato práce ukazuje, že předpovězený rozdíl věku má potenciál být robustním, spolehlivým a počítačovým biomarkerem pro brzkou diagnostiku kognitivního postižení a monitorování reakce na léčbu,” uvedli autoři.