Исследователи создали модель предсказания возраста мозга на основе искусственного интеллекта

Исследователи Радиологического общества Северной Америки разработали модель предсказания возраста мозга на основе искусственного интеллекта, которая может количественно оценить отклонения от нормальной траектории старения мозга у пациентов с легкой когнитивной недостаточностью.

Исследование было опубликовано в июне в Radiology: Artificial Intelligence.

Раннее обнаружение когнитивных нарушений

По мнению исследователей, модель может быть использована для помощи в раннем обнаружении когнитивных нарушений.

Пациенты, страдающие амнестической легкой когнитивной недостаточностью (аМКИ), переходным этапом от нормального старения к болезни Альцгеймера, имеют дефицит памяти, который более серьезен, чем у нормы для их возраста и образования. Однако он не достаточно серьезен, чтобы повлиять на их повседневную деятельность.

Исследование включало Ни Шу, Ph.D., из Государственного ключевого лаборатории когнитивной нейробиологии и обучения, Пекинского нормального университета, в Пекине, Китай, а также других коллег.

Команда использовала подход машинного обучения для обучения модели предсказания возраста мозга, которая была основана на Т1-весовых МР-изображениях 974 здоровых взрослых в возрасте от 49,3 до 95,4 лет.

Обученная модель была затем применена для оценки предсказанной разницы возраста у пациентов с аМКИ в наборах данных из инициативы омоложения мозга в Пекине, которая включала 616 здоровых контролей и 80 пациентов с аМКИ, и инициативы нейровизуализации болезни Альцгеймера, которая включала 589 здоровых контролей и 144 пациентов с аМКИ.

Помимо этого, команда также изучала ассоциации между предсказанной разницей возраста и когнитивными нарушениями, генетическими факторами риска, патологическими биомаркерами болезни Альцгеймера и клиническим прогрессом у пациентов с аМКИ.

Результаты исследования

Результаты исследования показали, что пациенты с аМКИ имеют траектории старения мозга, отличные от нормальной траектории старения. Предложенная модель предсказания возраста мозга может количественно оценить индивидуальные отклонения от этой нормальной траектории.

Команда также обнаружила, что предсказанная разница возраста была сильно связана с индивидуальными когнитивными нарушениями у пациентов с аМКИ в областях, таких как память, внимание и исполнительная функция.

“Предсказательная модель, которую мы сгенерировали, была очень точной в оценке хронологического возраста у здоровых участников на основе только внешнего вида МРТ-сканов”, – говорится в статье. “Напротив, для аМКИ модель оценила возраст мозга как в среднем на 2,7 лет старше хронологического возраста пациента”.

Модель также показала, что прогрессирующие пациенты с аМКИ испытывают больше отклонений от типичной нормальной траектории старения, чем стабильные пациенты с аМКИ. С помощью инструментов, таких как оценка предсказанной разницы возраста и биомаркеров болезни Альцгеймера, прогрессию аМКИ можно лучше предсказать.

Объединив предсказанную разницу возраста с другими биомаркерами болезни Альцгеймера, можно достичь наилучшей производительности для точного различия между прогрессирующими и стабильными аМКИ.

“Эта работа показывает, что предсказанная разница возраста имеет потенциал быть надежным и компьютеризированным биомаркером для ранней диагностики когнитивных нарушений и мониторинга реакции на лечение”, – сказали авторы.