Искусственный интеллект научился прогнозировать развитие болезни Альцгеймера на годы вперёд
Учёные разрабатывают ИИ для прогноза снижения когнитивных способностей человека в течение последующих пяти лет.
Одна из самых серьёзных проблем, стоящих сегодня перед исследователями болезни Альцгеймера и деменции (приобретённого слабоумия), — выявление у пациента ухудшение когнитивных способностей на самых ранних этапах. Учёные из Университета Макгилл считают, что в этом медикам поможет “всемогущий” искусственный интеллект (ИИ).
Они создали алгоритм ИИ, который может выявить пациентов, больше всего подверженных риску развития опасного недуга. Для этого учёные научили алгоритм делать точные прогнозы относительно ухудшения когнитивных способностей, которые приводят к болезни Альцгеймера.
Не секрет, что большинство потенциальных методов лечения болезни Альцгеймера провалились на самых разных этапах клинических испытаний. (К слову, недавно учёные назвали одну из возможных причин неэффективности медикаментов.)
В связи с этим некоторые учёные сфокусировались на способах профилактики недуга, а не на его лечении. По их мнению, возможно, такая стратегия является наиболее эффективным методом, способным побороть недуг.
Правда, тут возникает ещё одна проблема. На сегодня не существует способа выявить пациентов, демонстрирующих снижение когнитивных способностей на ранней стадии.
Специалисты же говорят, что предотвратить болезнь можно только в тех случаях, когда она “поймана за хвост” именно на ранней стадии развития.
Учёные предлагают включать в раннюю диагностику усовершенствованные анализы крови, проводить исследование пациентов методом позитронно-эмиссионной томографии и изучать сосуды сетчатки. При этом все озвученные выше предложения ещё не доказали свою результативность.
Канадские специалисты считают, что некоторые вопросы можно поручить ИИ, обученному оценивать различные диагностические данные. Специалисты натренировали алгоритм, используя информацию о более чем 800 добровольцах, — здоровых пожилых людях и пациентах с диагностированной болезнью Альцгеймера.
Кроме того, небольшая группа людей предоставила клинические данные о ходе заболевания за шесть лет. Всё это позволило алгоритму лучше “понять” прогрессирование болезни.
Как отмечают разработчики, всесторонняя информация помогала системе научиться прогнозировать траекторию снижения когнитивных способностей.
Теперь, чтобы составить прогноз, алгоритм изучает данные пациента, полученные в результате магнитно-резонансной томографии, а также генетическую и клиническую информацию.
По итогу программа способна спрогнозировать, будут ли у человека ухудшаться когнитивные способности в ближайшие пять лет.
Как говорит один из членов исследовательской группы Маллар Чакраварти (Mallar Chakravarty) из Университета Макгилл, на сегодняшний день он и его коллеги работают над проверкой точности прогнозов с использованием новых данных.
“Всё это поможет нам усовершенствовать прогнозы и определить, можем ли мы составлять их на ещё более длительные сроки”, — заключает Чакраварти.
Результаты работы представлены в научном издании PLOS Computational Biology.
Создан искусственный интеллект, способный распознать деменцию на ранней стадии
Умение предсказывать слабоумие за несколько лет до появления первых симптомов открыло бы совершенно новые перспективы в вопросах лечения заболевания, а также помогло бы эффективно планировать оставшееся время до манифестации болезни будущим пациентам и их родственникам.
Благодаря искуственному интеллекту, примененному ученыму из Университета Макгилла (McGill University) в Монреале, Канада, такая возможность вскоре может стать доступной любым клиницистам. Самообучающийся алгоритм, сравнивающий полученные при помощи ПЭТ данные о накоплении ?-амилоидного белка, выдает прогноз с точностью до 84% о вероятности развития деменции в течение ближайших 24 месяцев.
Ученые из Лаборатории трансляционной нейровизуализации Университета Дугласа Макгилла (Douglas Mental Health University Institute’s Translational Neuroimaging Laboratory at McGill) использовали искусственный интеллект для разработки алгоритма, способного распознавать признаки деменции за два года до его начала. Для этого было проведено однократное ПЭТ-сканирование мозга пациентов с риском развития болезни Альцгеймера.
Доктор Педро Роза-Нето (Pedro Rosa-Neto), ведущий автор исследования и доцент кафедры неврологии, нейрохирургии и психиатрии Университета Макгилла, ожидает, что эта технология изменит подход врачей к больным, а также значительно ускорит открытие новых способов лечения болезни Альцгеймера.
«Клинические испытания при помощи этого инструмента могут быть сосредоточены только на людях с более высокой вероятностью прогрессирования деменции, что значительно снизит стоимость и время, необходимые для проведения этих исследований», — добавляет доктор Серж Готье (Serge Gauthier), соавтор исследования.
Амилоидные белки как биомаркер деменции
Ученые давно знают, что белок, известный как амилоид, накапливается в мозге у пациентов с легкой когнитивной недостаточностью (MCI), что часто приводит к деменции. Хотя накопление амилоида начинается за десятилетия до появления симптомов деменции, этот белок нельзя использовать как надежный прогностический биомаркер, потому что не у всех пациентов с MCI развивается болезнь Альцгеймера.
Для проведения своего исследования ученые использовали данные, доступные в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI).
Суланта Матхотаарачи (Sulantha Sanjeewa Mathotaarachchi), ученый из команды Роза-Нето и Готье, использовал сотни атероидных ПЭТ-сканирований пациентов с MCI из базы данных ADNI для получения алгоритма, определяющего с точностью до 84% еще до появления первых симптомов, у каких пациентов будет развиваться деменция.
В данный момент продолжается поиск других биомаркеров деменции, которые могут быть включены в алгоритм, чтобы улучшить возможности прогнозирования искусственного интеллекта.
Новое программное обеспечение уже доступно онлайн ученым и студентам, но врачи не смогут использовать этот инструмент в клинической практике до сертификации со стороны органов здравоохранения. С этой целью команда ученых в настоящее время проводит дополнительное тестирование для проверки алгоритма в разных группах пациентов, особенно с такими параллельными состояниями, как инсульт и другие заболевания.
История разработки программного обеспечения для диагностики Альцгеймера
Напомним, что ранее ученые уже объявляли о том, что с помощью ИИ можно обнаружить деменцию за десятилетия до ее манифестации. Так, еще в 2011 году ученые из Центра технических исследований Финляндии VTT (VTT Technical Research Centre) разработали новое программное обеспечение, которое может серьезно помочь в ранней диагностике болезни Альцгеймера. Программа PredictAD сравнивает данные обследования пациента с базой данных других пациентов, после чего визуализирует его состояние. Исследователи изучили материал Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) с информацией о 288 пациентах с нарушениями памяти. Почти половине из них болезнь Альцгеймера была диагностирована спустя 21 месяц после проведения первого обследования. Используя программу PredictAD, диагноз можно было бы поставить на год раньше, как заявили ученые.
В 2016 году группа ученых из Амстердама также использовала искусственный интеллект, чтобы распознавать деменцию на самых ранних стадиях. «С помощью стандартного диагностического метода МРТ мы можем увидеть такие признаки болезни Альцгеймера, как атрофия гиппокампа. Однако в этот момент мозговая ткань уже исчезла, и нет никакого способа ее восстановить. Было бы полезно, если бы мы смогли обнаружить и диагностировать заболевание, прежде чем произошло необратимое уменьшение мозга», сказал главный исследователь Alle Meije Wink из VU University Medical Centre в Амстердаме.
В новом исследовании ученые применили методы машинного обучения в сочетании с особым типом МРТ под названием артериальная маркировка спина (АМС). АМС используется для создания изображения под названием перфузионная карта, которая показывает, сколько крови поступает в различные области головного мозга. Автоматизированная программа машинного обучения распознает закономерности в этих картах и определяет пациентов с различной степенью когнитивных нарушений и риском развития болезни Альцгеймера до появления первых симптомов.
В исследование были включены 260311 человек из Центра по изучению болезни Альцгеймера, которые прошли АМС в период времени с октября 2010 по ноябрь 2012 года. У 100 пациентов была диагностирована болезнь Альцгеймера, 60 пациентов имели умеренные когнитивные нарушения (УКН), у 100 пациентов наблюдалось субъективное когнитивное снижение (СКС) и 26 человек были здоровыми.
Автоматизированная система эффективно определила всех участников с болезнью Альцгеймера, УКН и СКС. Использование классификаторов на основе автоматизированного машинного обучения помогло исследователям предсказать у отдельных пациентов прогрессирование болезни Альцгеймера с высокой степенью точности в пределах от 82% до 90%.
Попытки создать методику раннего обнаружение болезни Альцгеймера делались и в других странах. Так, ученые из Лос-Анджелеса на днях сделали заявление о разработке глазного теста для определения болезни Альцгеймера за 20 лет до его начала. Обычно деменцию диагностируют слишком поздно, чтобы что-то изменить, однако известно, что существует несколько ранних симптомов этого когнитивного расстройства. В частности, снижение обоняния и ухудшение зрения неразрывно взаимосвязаны с отмиранием мозговых клеток, которое наблюдается на ранних стадиях развития деменции. Открытие американских ученых основано на том, что бета-амилоидные белки, представляющие собой ключевой компонент слабоумия, встречаются также в сетчатке глаза.
Исследователи из Лос-Анджелеса провели клинические испытания новой методики на 16 добровольцах. Результаты эксперимента показали, что глазной тест настолько же эффективен для диагностики деменции, как и традиционное сканирование мозг. С помощью этого теста можно фиксировать двукратное превышение скоплений белков в мозге, которые говорят о начале тяжелой болезни.
Искусственный интеллект научили распознавать болезнь Альцгеймера на сканах мозга, сделанных за 6 лет до постановки диагноза
Ученые из Калифорнийского Университета в Сан-Франциско (UCSF) запрограммировали алгоритм машинного обучения на распознавание ранней стадии болезни Альцгеймера на сканах человеческого мозга, сделанных за шесть лет до постановки клинического диагноза. Такая технология дает врачам возможность начать лечение недуга до того, как он разовьется, что может спасти человеку жизнь. Новость об этом размещена на сайте учебного заведения.
Болезнь Альцгеймера — заболевание, при котором нарушаются нейронные связи, отмирают клетки мозга (нейроны), в результате человек начинает испытывать проблемы с памятью, у него возникает старческое слабоумие (деменция).
От этой болезни пока нет лекарств, но в последние годы ученые сообщают о создании многообещающих медикаментов, которые могут помочь остановить прогрессирование недуга.
Чтобы лечение болезни Альцгеймера сработало, необходимо начать курс терапии как можно раньше, практически на самых ранних стадиях. Однако технологий, позволяющих диагностировать развитие заболевания на таких этапах, сегодня медики практически не имеют.
Одна из трудностей борьбы с болезнью Альцгеймера в том, что к тому времени, когда все клинические симптомы у человека проявляются, и мы можем поставить окончательный диагноз, в мозге отмирает слишком много нейронов, что делает болезнь необратимой, — объясняет Дже Хо Сон, доктор медицинских наук из
UCSF, один из авторов исследования
Позитронно-эмиссионная томография, или ПЭТ-сканирование, одно из применений которого — оценка метаболизма глюкозы в головном мозге, является главным медицинским инструментом, помогающим диагностировать болезнь Альцгеймера до того, как она перейдет в позднюю стадию.
Глюкоза — основной источник энергии для клеток мозга, и чем активнее клетка, тем больше глюкозы она использует. По мере того как нейроны начинают отмирать, потребление глюкозы снижается, а через какое-то время клетки и вовсе перестают ее поглощать.
Врачи-радиологи используют сканы мозга, полученные ПЭТ, чтобы попытаться обнаружить болезнь путем поиска снижения уровня глюкозы в мозге, особенно в лобных и теменных его долях. Однако из-за того, что заболевание представляет собой медленно прогрессирующее расстройство, изменения уровня глюкозы практически незаметны и поэтому их трудно оценить невооруженным глазом.
Дже Хо Сон и группа ученых под его руководством, объединили несколько методов нейровизуализации с алгоритмом машинного обучения и применили полученную технологию к сканированию снимков ПЭТ, чтобы попытаться определить развитие болезни Альцгеймера на ранней стадии у пациентов с ухудшением памяти (первый признак болезни).
Чтобы обучить алгоритм, Сон предоставил ему набор данных ПЭТ-сканирования здорового мозга, и мозга больных, которым были поставлены диагнозы болезнь Альцгеймера и легкие когнитивные расстройства. Все снимки были взяты из базы данных Организации по борьбе с болезнью Альцгеймера (ADNI).
Новая технология начала самостоятельно распознавать, какие элементы важны для прогнозирования развития недуга, а какие нет.
После того, как алгоритм был обучен на 1921 ПЭТ-снимках, ученые проверили, насколько эффективно он может спрогнозировать заболевание. Для этой цели ему показали старые снимки пациентов с “медицинским приговором”, сделанные задолго до того как этим людям был поставлен диагноз.
Вначале исследователи продемонстрировали алгоритму 188 изображений, которые пришли из той же базы данных ADNI, но не были показаны ему ранее. Затем предоставили 40 сканов пациентов, обратившихся в Центр памяти и старения UCSF с признаками когнитивных расстройств.
Искусственный интеллект отлично справился с задачей. В первом случае он правильно определил 92% людей, у которых развивалась болезнь Альцгеймера, во втором — 98% больных с когнитивными расстройствами. Самое удивительно, что ИИ сумел разглядеть признаки болезни Альцгеймера на изображениях, полученных за 75,8 месяцев (чуть более 6-ти лет) до постановки диагноза.
По словам Сона, следующим шагом ученых будет тестирование и калибровка алгоритма на более крупных и разнообразных базах данных, предоставленных больницами разных стран мира. Если искусственный интеллект выдержит эти тесты, его можно будет использовать в качестве инструмента для прогнозирования и диагностики болезни Альцгеймера, что позволит больному быстрее получать необходимое лечение.
Нашли ошибку? Пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Искусственный интеллект предскажет деменцию до симптомов
Умение предсказывать слабоумие за несколько лет до появления первых симптомов открыло бы совершенно новые перспективы в вопросах лечения заболевания, а также помогло бы эффективно планировать оставшееся время до манифестации болезни будущим пациентам и их родственникам.
Благодаря искуственному интеллекту, примененному ученыму из Университета Макгилла (McGill University) в Монреале, Канада, такая возможность вскоре может стать доступной любым клиницистам. Самообучающийся алгоритм, сравнивающий полученные при помощи ПЭТ данные о накоплении β-амилоидного белка, выдает прогноз с точностью до 84% о вероятности развития деменции в течение ближайших 24 месяцев.
Ученые из Лаборатории трансляционной нейровизуализации Университета Дугласа Макгилла (Douglas Mental Health University Institute’s Translational Neuroimaging Laboratory at McGill) использовали искусственный интеллект для разработки алгоритма, способного распознавать признаки деменции за два года до его начала. Для этого было проведено однократное ПЭТ-сканирование мозга пациентов с риском развития болезни Альцгеймера. Результаты этого исследования были опубликованы в журнале Neurobiology of Aging.
Доктор Педро Роза-Нето (Pedro Rosa-Neto), ведущий автор исследования и доцент кафедры неврологии, нейрохирургии и психиатрии Университета Макгилла, ожидает, что эта технология изменит подход врачей к больным, а также значительно ускорит открытие новых способов лечения болезни Альцгеймера.
«Клинические испытания при помощи этого инструмента могут быть сосредоточены только на людях с более высокой вероятностью прогрессирования деменции, что значительно снизит стоимость и время, необходимые для проведения этих исследований», — добавляет доктор Серж Готье (Serge Gauthier), соавтор исследования.
Амилоидные белки как биомаркер деменции
Ученые давно знают, что белок, известный как амилоид, накапливается в мозге у пациентов с легкой когнитивной недостаточностью (MCI), что часто приводит к деменции. Хотя накопление амилоида начинается за десятилетия до появления симптомов деменции, этот белок нельзя использовать как надежный прогностический биомаркер, потому что не у всех пациентов с MCI развивается болезнь Альцгеймера.
Для проведения своего исследования ученые использовали данные, доступные в рамках Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI).
Суланта Матхотаарачи (Sulantha Sanjeewa Mathotaarachchi), ученый из команды Роза-Нето и Готье, использовал сотни атероидных ПЭТ-сканирований пациентов с MCI из базы данных ADNI для получения алгоритма, определяющего с точностью до 84% еще до появления первых симптомов, у каких пациентов будет развиваться деменция.
В данный момент продолжается поиск других биомаркеров деменции, которые могут быть включены в алгоритм, чтобы улучшить возможности прогнозирования искусственного интеллекта.
Новое программное обеспечение уже доступно онлайн ученым и студентам, но врачи не смогут использовать этот инструмент в клинической практике до сертификации со стороны органов здравоохранения. С этой целью команда ученых в настоящее время проводит дополнительное тестирование для проверки алгоритма в разных группах пациентов, особенно с такими параллельными состояниями, как инсульт и другие заболевания.
История разработки программного обеспечения для диагностики Альцгеймера
Напомним, что ранее ученые уже объявляли о том, что с помощью ИИ можно обнаружить деменцию за десятилетия до ее манифестации. Так, еще в 2011 году ученые из Центра технических исследований Финляндии VTT (VTT Technical Research Centre) разработали новое программное обеспечение, которое может серьезно помочь в ранней диагностике болезни Альцгеймера. Программа PredictAD сравнивает данные обследования пациента с базой данных других пациентов, после чего визуализирует его состояние. Исследователи изучили материал Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) с информацией о 288 пациентах с нарушениями памяти. Почти половине из них болезнь Альцгеймера была диагностирована спустя 21 месяц после проведения первого обследования. Используя программу PredictAD, диагноз можно было бы поставить на год раньше, как заявили ученые.
В 2016 году группа ученых из Амстердама также использовала искусственный интеллект, чтобы распознавать деменцию на самых ранних стадиях. «С помощью стандартного диагностического метода МРТ мы можем увидеть такие признаки болезни Альцгеймера, как атрофия гиппокампа. Однако в этот момент мозговая ткань уже исчезла, и нет никакого способа ее восстановить. Было бы полезно, если бы мы смогли обнаружить и диагностировать заболевание, прежде чем произошло необратимое уменьшение мозга», сказал главный исследователь Alle Meije Wink из VU University Medical Centre в Амстердаме.
В новом исследовании ученые применили методы машинного обучения в сочетании с особым типом МРТ под названием артериальная маркировка спина (АМС). АМС используется для создания изображения под названием перфузионная карта, которая показывает, сколько крови поступает в различные области головного мозга. Автоматизированная программа машинного обучения распознает закономерности в этих картах и определяет пациентов с различной степенью когнитивных нарушений и риском развития болезни Альцгеймера до появления первых симптомов.
В исследование были включены 260311 человек из Центра по изучению болезни Альцгеймера, которые прошли АМС в период времени с октября 2010 по ноябрь 2012 года. У 100 пациентов была диагностирована болезнь Альцгеймера, 60 пациентов имели умеренные когнитивные нарушения (УКН), у 100 пациентов наблюдалось субъективное когнитивное снижение (СКС) и 26 человек были здоровыми.
Автоматизированная система эффективно определила всех участников с болезнью Альцгеймера, УКН и СКС. Использование классификаторов на основе автоматизированного машинного обучения помогло исследователям предсказать у отдельных пациентов прогрессирование болезни Альцгеймера с высокой степенью точности в пределах от 82% до 90%.
Тест по глазам
Попытки создать методику раннего обнаружение болезни Альцгеймера делались и в других странах. Так, ученые из Лос-Анджелеса на днях сделали заявление о разработке глазного теста для определения болезни Альцгеймера за 20 лет до его начала. Обычно деменцию диагностируют слишком поздно, чтобы что-то изменить, однако известно, что существует несколько ранних симптомов этого когнитивного расстройства. В частности, снижение обоняния и ухудшение зрения неразрывно взаимосвязаны с отмиранием мозговых клеток, которое наблюдается на ранних стадиях развития деменции. Открытие американских ученых основано на том, что бета-амилоидные белки, представляющие собой ключевой компонент слабоумия, встречаются также в сетчатке глаза.
Исследователи из Лос-Анджелеса провели клинические испытания новой методики на 16 добровольцах. Результаты эксперимента показали, что глазной тест настолько же эффективен для диагностики деменции, как и традиционное сканирование мозг. С помощью этого теста можно фиксировать двукратное превышение скоплений белков в мозге, которые говорят о начале тяжелой болезни.
Другие тесты
Ранее ученые уже объявляли о том, что болезнь Альцгеймера можно обнаружить за 10 лет до ее начала по анализам крови, за 7 лет до ее начала — при помощи аномальных иммунных реакций спинномозговой жидкости, а также по изменениям в походке.
Исследователи IBM разработали систему ИИ, определяющую болезнь Альцгеймера на ранней стадии
Команда ученых IBM Research, используя технологии машинного обучения, нашла способ обнаружить биологический маркер, связанный с болезнью (бета-амилоидный пептид) с помощью самого обыкновенного анализа крови. Предложенное ими решение способно помочь заметить риск развития болезни Альцгеймера у того или иного человека даже раньше, чем сканирование мозга или до того, как начнут проявляться первые симптомы. IBM Research разработали набор алгоритмов с машинным обучением, который с высокой точностью может предугадать развитие Альцгеймера.
Об этом сообщает портал ITC.ua.
“И хотя в настоящий момент не существует лечения, которое могло бы полностью вылечить (не замедлить) от болезни Альцгеймера (одно из наиболее распространенных нейродегенеративных заболеваний пожилого возраста), новое достижение специалистов IBM Research вполне может привести к существенному прорыву в направлении”, – говорится в сообщении.
Согласно исследованию, опубликованному в 2017 году, концентрация бета-амилоида в спинномозговой жидкости человека начинает меняться задолго (десятки лет) до проявления первых признаков заболевания. Люди, испытывающие легкие когнитивные нарушения с аномальной концентрацией пептида в спинномозговой жидкости, в 2,5 раза чаще заболевают этим заболеванием. Но сбор спинномозговой жидкости процедура достаточно сложная и недешевая, так что для ранней диагностики Альцгеймера такой метод не годится.
“Ученые IBM использовали машинное обучение для определения белков в крови, которые могут предсказать концентрацию биомаркера в спинномозговой жидкости. По словам IBM, ранее никто не использовал технологию конкретно для этой цели. Но вполне вероятно, что в будущем мы еще не раз услышим о машинном обучении в контексте лечения нейродегенеративных заболеваний. В IBM уже заявили о намерении и дальше активно работать в этом направлении, чтобы помочь ученым лучше понять как бороться с такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера”, – информирует издание.
Пока разработка находится лишь на самом раннем этапе тестирования. Вместе с тем, в IBM Research уже говорят о точности на уровне до 77%. В будущем ученые рассчитывают адаптировать систему для поиска людей для медицинских программ, нацеленных на поиск лекарства от Альцгеймера. Одна из главных трудностей в поисках лекарства от болезни Альцгеймера заключается как раз в запоздалой диагностике – пациенты уже находятся на поздних стадиях, когда попадают в программы. Этот тест поможет выявлять людей на самых ранних стадиях болезни Альцгеймера, когда еще есть шанс замедлить заболевание в самом начале.
Источники:
http://socialnye-apteki.ru/news/iskusstvennyj-intellekt-predskazhet-demenciyu-do-simptomov
http://severnymayak.ru/2019/01/05/iskusstvennyj-intellekt-nauchili-raspoznavat-bolezn-alcgejmera-na-skanax-mozga-sdelannyx-za-6-let-do-postanovki-diagnoza/
http://istorii-bolezni.ru/iskysstvennyi-intellekt-predskajet-demenciu-do-simptomov/
http://www.unian.net/science/10475430-issledovateli-ibm-razrabotali-sistemu-ii-opredelyayushchuyu-bolezn-alcgeymera-na-ranney-stadii.html
http://hi-news.ru/auto/dva-v-odnom-byvshij-glavnyj-dizajner-bmw-predstavil-reds-elektrokar-i-peredvizhnoj-ofis.html
Загрузка...
