Un instrument AI prezice boala Alzheimer cu aproape 93% acuratețe folosind scanări cerebrale
Potrivit medicalnewstoday.com, cercetătorii au dezvoltat un model de învățare automată capabil să analizeze scanările cerebrale MRI pentru a detecta boala Alzheimer, atingând o acuratețe de 92,87% în diferențierea între tulburarea cognitivă ușoară și Alzheimer. Această unealtă AI identifică modele structurale asociate cu declinul cognitiv, iar pierderea volumului în anumite regiuni ale creierului apare ca un posibil biomarker timpuriu al bolii.
Boala Alzheimer este o afecțiune progresivă care poate provoca pierderi de memorie și declin cognitiv. Detectarea acestei boli necesită, de obicei, o evaluare medicală completă, pe care o persoană o primește adesea doar după ce apar simptome care sugerează o degradare a funcționării cerebrale. Cu toate că boala Alzheimer se agravează treptat în timp, un diagnostic timpuriu și precis este benefic pentru tratamentul progresiei bolii. Totuși, diagnosticarea timpurie este adesea provocatoare deoarece simptomele inițiale pot semăna cu schimbările normale legate de vârstă în memorie sau gândire.
👉 Modelul AI și metodologia studiului
O nouă cercetare, publicată în revistă Neuroscience, subliniază un instrument AI care analizează scanările MRI și identifică modelele de pierdere a volumului cerebral asociate cu boala Alzheimer. Rezultatele sugerează că modelul ar putea prezice cu acuratețe această afecțiune, ceea ce înseamnă că tehnicile de învățare automată ar putea ajuta la detectarea bolii mai devreme decât metodele tradiționale de diagnostic. Pentru a dezvolta modelul predictiv, cercetătorii de la Worcester Polytechnic Institute au analizat 815 scanări MRI de la participanți cu vârste între 69 și 84 de ani. Scanările provin din Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, un proiect de cercetare amplu care colectează date de imagistică de la persoane cu cogniție normală, tulburări cognitive ușoare și boala Alzheimer.
Pe măsură ce boala Alzheimer afectează neuronii și duce la pierderea țesutului cerebral, aceste scanări ar putea conține modificări subtile care ar putea indica dezvoltarea timpurie a bolii. Echipa a folosit un model de învățare automată pentru a măsura volumul cerebral în 95 de regiuni diferite. Un algoritm a comparat aceste măsurători pentru a identifica modelele ce diferențiază creierele sănătoase de cele afectate de tulburări cognitive sau boala Alzheimer. Rezultatele au arătat că modelul a reușit să clasifice cu fidelitate scanările și să prezică prezența bolii cu aproape 93% acuratețe.
👉 Regiunile cerebrale implicate în boala Alzheimer
Din analiza dataset-ului extins de scanări cerebrale, cercetătorii au mai identificat mai multe regiuni cerebrale unde modificările structurale au fost puternic asociate cu boala. Pierderea volumului în hipocamp, amigdala și cortexul entorinal au fost printre cele mai puternice indicatoare ale bolii Alzheimer în rândul grupurilor de vârstă și sex. Hipocampul joacă un rol esențial în memorie și învățare, amigdala reglează emoțiile, iar cortexul entorinal este implicat în memorie, navigare și percepție, fiind printre primele zone ale creierului afectate de boala Alzheimer.
Cercetătorii au observat că persoanele cu vârste între 69 și 76 de ani, cel mai tânăr grup studiat, au arătat adesea pierderi de volum în hipocampul drept, sugerând că această regiune ar putea servi drept un biomarker timpuriu pentru boală. Medical News Today a discutat cu Dung Trinh, MD, medic internist pentru MemorialCare Medical Group și ofițer medical principal la Healthy Brain Clinic din Irvine, CA, despre posibilul rol al hipocampului drept. “Articolul evidențiază hipocampul ca una dintre structurile cele mai timpurii și mai consistente în Alzheimer care afectează memoria, cu pierderi rapide ale țesutului care apar devreme în procesul bolii,” ne-a spus Trinh.
De asemenea, studiul a descoperit unele diferențe în modul în care boala Alzheimer poate afecta creierele bărbaților și femeilor. În scanările cerebrale ale femeilor, pierderea volumului a fost mai proeminentă în cortexul temporal median stâng, o regiune asociată cu limbajul și procesarea vizuală. În schimb, în scanările bărbaților, modificările au fost mai pronunțate în cortexul entorinal drept. Cercetătorii propun că aceste diferențe ar putea fi legate de schimbările hormonale asociate cu înaintarea în vârstă, cum ar fi scăderea estrogenului și testosteronului, ce au fost asociate anterior cu riscul de boala Alzheimer în rândul femeilor și bărbaților.
Echipa de cercetare intenționează să continue îmbunătățirea modelelor lor predictive folosind abordări mai avansate de învățare profundă. Trinh a avertizat că, deși studiul prezintă promisiuni, este necesară o validare suplimentară: “Imagistica bazată pe AI poate detecta modele structurale multiregionale care pot fi greu de apreciat cu ochiul liber, iar acest studiu sugerează că aceste modele ar putea apărea în tranziția de la normalitatea cognitivă la tulburarea cognitivă ușoară și la boala Alzheimer. Dacă validarea viitoare se va concretiza, ar putea ajuta clinicienii să identifice mai devreme pacienții cu risc crescut, să monitorizeze progresia cu mai multă atenție și, în cele din urmă, să personalizeze planurile de tratament pe baza profilului neuroanatomic al individului.”
“În practică, aceasta ar putea însemna intervenții mai timpurii, o selecție mai bună a pacienților pentru terapiile modificatoare ale bolii și monitorizarea mai atentă a celor mai predispuși la declin. Dar aș vrea să subliniez că acest articol arată promisiune, nu disponibilitate clinică,” a menționat el. “Ar ajuta să combinăm MRI cu alți biomarkeri — de exemplu, amyloid, tau, biomarkeri în sânge, genetică și urmărire longitudinală — pentru a arăta dacă modelul prezice progresia în lumea reală, nu doar clasificarea în cadrul unui singur dataset,” a adăugat Trinh.
Echipa de cercetare își propune, de asemenea, să investigheze alți factori care ar putea influența dezvoltarea bolii Alzheimer, inclusiv afecțiuni precum diabetul. Dacă va fi validată în populații mai mari, echipa de cercetare sugerează că instrumentele bazate pe AI ar putea ajuta clinicienii să identifice mai devreme persoanele aflate în risc de boala Alzheimer, îmbunătățind atât diagnosticarea, cât și capacitatea de a testa noi terapii.
