Naukowcy tworzą model predykcji wieku mózgu oparty na sztucznej inteligencji

Naukowcy z Radiologicznego Towarzystwa Ameryki Północnej opracowali model predykcji wieku mózgu oparty na sztucznej inteligencji, który może ilościowo określać odchylenia od zdrowej trajektorii starzenia się mózgu u pacjentów z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi.

Badanie zostało opublikowane w czerwcu w Radiologia: Sztuczna Inteligencja.

Wczesne wykrywanie zaburzeń poznawczych

Według naukowców, model może być wykorzystany do wspomagania wczesnego wykrywania zaburzeń poznawczych.

Osoby, które cierpią na amnestyczne łagodne zaburzenia poznawcze (aMCI), fazę przejściową od normalnego starzenia się do choroby Alzheimera, mają deficyty pamięci, które są poważniejsze niż normalne dla ich wieku i wykształcenia. Jednak nie są one na tyle poważne, aby wpływać na ich codzienną funkcjonowanie.

Badanie przeprowadził Ni Shu, Ph.D., z Państwowego Laboratorium Kognitywnej Neurologii i Nauk o Uczyniu, Uniwersytetu Normalnego w Pekinie, w Pekinie, Chiny, wraz z innymi współpracownikami.

Zespół wykorzystał podejście uczenia maszynowego do opracowania modelu predykcji wieku mózgu, który opierał się na obrazach MR ważonych T1 zdrowych dorosłych w wieku od 49,3 do 95,4 lat.

Wytrenowany model został następnie zastosowany do oszacowania różnicy wieku przewidzianego u pacjentów z aMCI w zestawach danych z Pekinńskiej Inicjatywy Odnowy Biologicznej Starzenia się Mózgu, która obejmowała 616 zdrowych osób kontrolnych i 80 pacjentów z aMCI, oraz z Inicjatywy Neuroobrazowania Choroby Alzheimera, która obejmowała 589 zdrowych osób kontrolnych i 144 pacjentów z aMCI.

Ponadto zespół zbadał także związki między przewidzianą różnicą wieku a zaburzeniami poznawczymi, czynnikami ryzyka genetycznymi, biomarkerami patologicznymi choroby Alzheimera oraz postępem klinicznym u pacjentów z aMCI.

Wyniki badania

Wyniki badania wykazały, że pacjenci z aMCI mieli trajektorie starzenia się mózgu odrębne od typowej trajektorii starzenia się zdrowych osób. Proponowany model predykcji wieku mózgu mógłby ilościowo określać indywidualne odchylenia od tej normalnej trajektorii.

Zespół stwierdził również, że przewidziana różnica wieku była silnie związana z indywidualnymi zaburzeniami poznawczymi pacjentów z aMCI w dziedzinach takich jak pamięć, uwaga i funkcja wykonawcza.

“Model predykcyjny, który wygenerowaliśmy, był bardzo dokładny w szacowaniu wieku chronologicznego u zdrowych uczestników na podstawie samego wyglądu skanów MRI”, stwierdził artykuł. “W przeciwieństwie do tego, u pacjentów z aMCI model oszacował wiek mózgu na średnio o 2,7 roku starszy niż wiek chronologiczny pacjenta.”

Model wykazał również, że pacjenci z postępującym aMCI doświadczają większych odchyleń od typowej normalnej trajektorii starzenia się niż pacjenci ze stabilnym aMCI. Za pomocą narzędzi takich jak wynik różnicy wieku przewidzianego i biomarkerów choroby Alzheimera można lepiej przewidzieć postępy aMCI.

Łącząc przewidzianą różnicę wieku z innymi biomarkerami choroby Alzheimera, można osiągnąć najlepszą wydajność w różnicowaniu między postępującym aMCI a stabilnym aMCI.

“To badanie wskazuje, że przewidziana różnica wieku ma potencjał, aby być solidnym, niezawodnym i komputeryzowanym biomarkerem dla wczesnej diagnozy zaburzeń poznawczych oraz monitorowania odpowiedzi na leczenie”, stwierdzili autorzy.