Дослідники створили модель прогнозування віку мозку на основі штучного інтелекту

Дослідники Радиологічного товариства Північної Америки розробили модель прогнозування віку мозку на основі штучного інтелекту, яка може кількісно оцінювати відхилення від здорової траєкторії старіння мозку у пацієнтів з легкою когнітивною недостатністю.

Дослідження було опубліковано у червні в Radiology: Artificial Intelligence.

Раннє виявлення когнітивної недостатності

За словами дослідників, модель може бути використана для допомоги у ранньому виявленні когнітивної недостатності.

Люди, які страждають на амнестичну легку когнітивну недостатність (аМЦІ), перехідну фазу від нормального старіння до хвороби Альцгеймера, мають порушення пам’яті, які серйозніше, ніж у норми для їх віку та освіти. Однак це не серйозно впливає на їх щоденну діяльність.

Дослідження проводили Ні Шу, доктор філософії, з Державної ключової лабораторії когнітивної нейробіології та навчання, Пекінського нормального університету, в Пекіні, Китай, разом з іншими колегами.

Команда використала підхід машинного навчання для навчання моделі прогнозування віку мозку, яка була заснована на Т1-вазованих МР-зображеннях 974 здорових дорослих у віці від 49,3 до 95,4 років.

Навчена модель була потім застосована для оцінки передбаченого вікового відхилення у пацієнтів з аМЦІ в наборах даних з ініціативи оновлення мозку при старінні в Пекіні, яка включала 616 здорових контрольних осіб і 80 пацієнтів з аМЦІ, та ініціативи нейровізуалізації хвороби Альцгеймера, яка включала 589 здорових контрольних осіб і 144 пацієнтів з аМЦІ.

Крім цього, команда також розглядала асоціації між передбаченим віковим відхиленням та когнітивною недостатністю, генетичними ризиковими факторами, патологічними біомаркерами хвороби Альцгеймера та клінічним прогресом у пацієнтів з аМЦІ.

Результати дослідження

Результати дослідження показали, що пацієнти з аМЦІ мали траєкторії старіння мозку, відмінні від типової нормальної траєкторії старіння. Запропонована модель прогнозування віку мозку могла б кількісно оцінювати індивідуальні відхилення від цієї нормальної траєкторії.

Команда також виявила, що передбачене вікове відхилення було сильно пов’язане з індивідуальною когнітивною недостатністю у пацієнтів з аМЦІ в таких областях, як пам’ять, увага та виконавчі функції.

“Прогнозувальна модель, яку ми створили, була дуже точною при оцінці хронологічного віку у здорових учасників лише на основі вигляду МР-сканів”, – зазначено в статті. “Натомість для аМЦІ модель оцінила вік мозку у середньому на 2,7 років старшим, ніж хронологічний вік пацієнта.”

Модель також показала, що прогресивні пацієнти з аМЦІ страждають від більшого відхилення від типової нормальної траєкторії старіння, ніж стабільні пацієнти з аМЦІ. За допомогою інструментів, таких як оцінка передбаченого вікового відхилення та біомаркерів хвороби Альцгеймера, прогресію аМЦІ можна краще передбачити.

Об’єднавши передбачене вікове відхилення з іншими біомаркерами хвороби Альцгеймера, можна досягти найкращої продуктивності для точного розрізнення прогресивної аМЦІ та стабільної аМЦІ.

“Ця робота показує, що передбачене вікове відхилення має потенціал бути надійним, надійним та комп’ютеризованим біомаркером для ранньої діагностики когнітивної недостатності та моніторингу реакції на лікування”, – зазначили автори.