Исследователи создают модель прогнозирования возраста мозга на основе ИИ

Исследователи в Радиологическом обществе Северной Америки разработали модель прогнозирования возраста мозга на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая может количественно определять 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 (аMCI), переходным этапом от нормального старения к болезни Альцгеймера, имеют дефициты памяти, более серьезные, чем у нормы для их возраста и образования. Однако они не достаточно серьезны, чтобы повлиять на их повседневную функцию.

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

Команда использовала подход машинного обучения для обучения модели прогнозирования возраста мозга, которая была основана на T1-весовых МР-изображениях 974 здоровых взрослых в возрасте от 49,3 до 95,4 лет.

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

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

Результаты исследования

Результаты исследования показали, что у пациентов с аMCI были траектории старения мозга, отличные от нормальной траектории старения. Предложенная модель прогнозирования возраста мозга может количественно определять индивидуальные отклонения от нормальной траектории.

Команда также обнаружила, что прогнозируемая разница возраста была сильно связана с индивидуальными когнитивными нарушениями у пациентов с аMCI 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 аMCI модель оценила возраст мозга более чем на 2,7 года старше среднего хронологического возраста пациента.”

Модель также показала, что прогрессирующие пациенты с аMCI страдают от более значительных отклонений от нормальной траектории старения, чем стабильные пациенты с аMCI. С помощью инструментов, таких как оценка разницы возраста и биомаркеры болезни Альцгеймера, прогрессию аMCI можно лучше предсказать.

Объединив прогнозируемую разницу возраста с другими биомаркерами болезни Альцгеймера, можно достичь лучшей производительности для точного различия между прогрессирующим аMCI и стабильным аMCI.

“Эта работа указывает на то, что прогнозируемая разница возраста имеет потенциал быть прочным, надежным и компьютеризированным биомаркером для ранней диагностики когнитивных нарушений и мониторинга реакции на лечение”, – говорят авторы.