AI analizira gubitak sivih stanica i predviđa Alzheimera

Znanstvenici sa Sveučilišta Cambridge demonstrirali su novu vrstu algoritma strojnog učenja za koji kažu da može otkriti strukturne promjene u mozgu koje ukazuju na ranu demenciju, a mogu se kombinirati sa standardnim testovima memorije za izračunavanje vjerojatnosti da će netko razviti Alzheimerovu bolest.

Dok se kliničari dobro snalaze u analizi PET, MRI ili drugih vrsta medicinskih snimaka kako bi mogli uočiti nepravilnosti koje bi mogle biti povezane s bolešću, umjetna inteligencija obećava da će nadopuniti ove oblike dijagnostike. Snaga suvremenog računarstva čini algoritme strojnog učenja vrlo prikladnima za uočavanje suptilnih promjena u moždanom tkivu, koje bi promakle čak i visoko obučenim očima današnjih liječnika.

Tim je trenirao svoj algoritam strojnog učenja na snimkama mozga pacijenata koji su razvijali Alzheimerovu bolest, a pomoću kojih je naučio detektirati strukturne promjene povezane s gustoćom sive tvari u mozgu koje označavaju formativne faze bolesti.

"Obučili smo algoritme strojnog učenja da uoče vrlo rane znakove demencije samo tražeći obrasce gubitka sive tvari", kaže profesorica Zoe Kourtzi. "Kad to kombiniramo sa standardnim memorijskim testovima, mi može predvidjeti hoće li pojedinac pokazati sporiji ili brži pad svoji kognitivnih sposobnosti. Čak smo uspjeli identificirati neke pacijente koji još nisu pokazivali simptome, ali su razvijali Alzheimerovu bolest."

Algoritam je primijenjen na skeniranje mozga pacijenata koji su već imali blago kognitivno oštećenje i koji pate od gubitka pamćenja ili problema s jezikom, vizualnom ili prostornom percepcijom.

U kombinaciji s testovima memorije, algoritam se pokazao sposobnim predvidjeti tko će nastaviti razvijati Alzheimerovu bolest s točnošću od 80 posto, a također je mogao predvidjeti i brzinu njihovog "kognitivnog pada".

"Nadamo se da ćemo s vremenom moći identificirati pacijente već 5 do 10 godina prije nego što pokažu simptome" kaže Kourtzi.

Znanstvenici sada izrađuju kliničku studiju, a iako je algoritam optimiziran za Alzheimerovu bolest, nadaju se da će ga prilagoditi i za otkrivanje drugih oblika demencije identificiranjem drugih jedinstvenih obrazaca strukturnih promjena u mozgu.

"Pokazali smo da ovaj pristup funkcionira u istraživačkom okruženju - sada ga moramo testirati u okruženju stvarnog svijeta", kaže vodeći autor studije dr. Timothy Rittman.

Čitavu studiju objavljenu u časopisu Biorxiv možete pronaći na ovoj poveznici.