Výzkumníci vytvořili model pro předpověď stáří mozku založený na umělém inteligenci

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

Studie byla zveřejněna v červnu v Radiologie: Umělá inteligence.

Raná detekce kognitivního postižení

Podle výzkumníků by mohl být model použit k pomoci při rané detekci 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 natolik vážné, aby ovlivňovaly jejich denní funkce.

Studie se zúčastnil Ni Shu, Ph.D., ze Státního klíčového laboratoře kognitivní neurovědy a učení, Pekingské normální univerzity, v Pekingu, Číně, spolu s dalšími kolegy.

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

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

Kromě toho tým také prozkoumal 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 stáří 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, u 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 biomarkerů Alzheimerovy choroby, lze lépe předpovědět postup aMCI.

Kombinací předpovězeného rozdílu věku s dalšími biomarkery Alzheimerovy choroby lze dosáhnout nejlepších výsledků pro rozlišení mezi progresivním aMCI a stabilním aMCI.

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