«Поймать» деменцию до симптомов

Новая технология с применением искусственного интеллекта, которую разработали исследователи из Университета МакГилла, поможет диагностировать начинающуюся деменцию по единственному скану ПЭТ. При этом – сюрприз – сделать это за два года до наступления первых когнитивных симптомов. Работа канадских радиологов опубликована в Neurobiology of Aging.

Области  с наивысшим коэффициентом присутствия амилоидных биомаркеров.  Цифрами показаны: (1) средняя лобная кора, (2) угловая извилина, (3) кора задней части поясной извилины, (4) орбитофронтальная кора, (5) предклинье, (6) слияние височной и затылочной доли головного мозга, (7) средняя височная кора, (8) скорлупа чечевицеобрадного ядра (путамен) и (9) прилежащее ядро. Илл. из обсуждаемой статьи.


Диагностика деменции и особенно болезни Альцгеймера до наступления когнитивных симптомов – очень важная задача, которая стоит перед современной медициной. Только умея диагностировать наступление болезни в будущем, можно приступать к тестированию препаратов и других потенциальных методов профилактики заболевания. Авторы работы привлекли 273 пациента из группы людей с подтверждённым повышенным риском наступления болезни Альцгеймера (по гену АpoE4).

В качестве биомаркера болезни исследователи искали амилоидные скопления. Для этого потенциальным пациентам делали позитронную эмиссионную томографию (как работает этот метод, можно прочесть в нашей специальной статье). Впрочем, обычно ПЭТ головного мозга выполняют при помощи 18-фтордезоксиглюкозы и следят за активностью мозга. Здесь же препарат был другой: флорбетапир-F18 (AMYViD). Этот препарат селективен для амилоидных скоплений.

Структурная формула флорбетапира-F18


Затем авторы использовали знания о том, кто из пациентов впоследствии проявлял признаки падения когнитивных функций (так называемые умеренные когнитивные нарушения, mild cognitive impairment (MCI), и при помощи искусственного интеллекта составили алгоритм, который позволяет предсказать наступление симптомов за 24 месяца.

По данным, опубликованным в статье, точность такого предсказания составляет 84%.

«Используя наш инструмент, клинические исследования [новых препаратов] могут сосредоточиться только на пациентах с высокой вероятностью развития деменции в течение времени исследования. Это позволит значительно сократить стоимость и время, необходимое для их проведения», – говорит доктор Серж Готье, один из ведущих авторов статьи и профессор неврологии и нейрохирургии и психиатрии в университете Макгилла.

Текст: Алексей Паевский

«Identifying incipient dementia individuals using machine learning and amyloid imaging” by Sulantha Mathotaarachchi, Tharick A. Pascoal, Monica Shin, Andrea L. Benedet, Min Su Kang, Thomas Beaudry, Vladimir S. Fonov, Serge Gauthier, Pedro Rosa-Neto, for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative1 in Neurobiology of Aging.

Published online July 10 2017 doi:10.1016/j.neurobiolaging.2017.06.027

Читайте материалы нашего сайта в FacebookВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *