Papildu MRI palīdz prognozēt atmiņas samazināšanos
Jauns pētījums izmanto mākslīgo intelektu (AI) kopā ar smadzeņu attēlveidošanu, lai noteiktu, vai indivīdi ar viegliem kognitīviem traucējumiem turpinās atmiņas zuduma spirāli.
"Mēs zinām, ka apmēram puse no visiem cilvēkiem ar agrīnās pakāpes viegliem kognitīviem traucējumiem pāries līdz Alcheimera slimībai," sacīja vadošais pētnieks Svens Hallers, radiologs Ženēvas universitātes slimnīcās.
"Bet, nezinot, kuri pacienti turpinās samazināties, ir grūti ārstēt Alcheimera slimību slimības sākumā."
Hallers un pētnieku komanda izmantoja divus jaunus paņēmienus, lai attēlotu 35 kontroles dalībnieku (vidējais vecums 63,7) un 69 pacientu ar MCI (vidējais vecums 65 gadi), tostarp 38 sieviešu un 31 vīrieša, smadzenes.
Pacientiem tika diagnosticēta MCI, pamatojoties uz virkni neiropsiholoģisko testu, kurus gadu vēlāk atkārtoja 67 pacientiem, lai noteiktu, vai viņu slimība ir stabila (40 pacienti) vai progresējoša (27 pacienti).
Izmantojot progresīvu tehniku, ko sauc par jutīguma svērto MRI, pētnieki varēja ģenerēt skenēšanu, detalizētāk aprakstot daudzus smadzeņu asinsvadus, tostarp nelielu sūču klātbūtni, ko sauc par mikrohemorālijām vai mikroplūdēm.
"Smadzeņu mikroplūdumu skaits bija ievērojami lielāks indivīdiem ar viegliem kognitīviem traucējumiem nekā kontroles grupā," sacīja Dr Hallers.
MRI skenēšana atklāja mikroplūdes 33 procentiem cilvēku ar stabilu MCI un 54 procentiem cilvēku ar progresējošu MCI. Tikai 14 procentiem kontroles dalībnieku bija asiņošana ar mikrobiem.
Ar jutīgumu svērtais MRI arī atklāja, ka, salīdzinot ar kontroles dalībniekiem, indivīdiem ar MCI bija ievērojami palielinājusies dzelzs koncentrācija dažos apgabalos dziļi smadzeņu struktūrā un samazināta dzelzs koncentrācija citās.
"Mainīta dzelzs izplatība subkortikālajos kodolos bija vēl viena atšķirīga iezīme starp veseliem kontroles indivīdiem un pacientiem ar viegliem kognitīviem traucējumiem," sacīja Dr Hallers.
Hallera komanda arī analizēja MRI datus ar atbalsta vektoru mašīnām (SVM), mākslīgā intelekta paņēmienu, kas izmanto algoritmus, lai identificētu modeļus grupā un izveidotu klasifikācijas.
Sākotnējā eksāmenā iegūto sākotnējo MRI datu SVM analīze atšķīra pacientus ar progresējošu MCI no pacientiem ar stabilu MCI ar 85 procentu precizitāti.
"Mana darba mērķis ir identificēt vieglu kognitīvo traucējumu biomarķierus, kas mums palīdzēs diagnosticēt atsevišķus pacientus, kuriem ir iespējama turpmāka samazināšanās," sacīja Dr Hallers. "SVM izmantošana, lai analizētu dzelzs nogulsnes smadzenēs, var būt šāds biomarķieris."
Avots: Ziemeļamerikas Radioloģijas biedrība
