Išplėstinė MRT padeda nuspėti atminties nykimą
Naujame tyrime dirbtinis intelektas (AI) naudojamas kartu su smegenų vaizdavimu, siekiant nustatyti, ar asmenys, turintys lengvą kognityvinį sutrikimą, tęs atminties praradimo spiralę.
"Mes žinome, kad maždaug pusė visų ankstyvos stadijos lengvų kognityvinių sutrikimų asmenų pateks į Alzheimerio ligą", - sakė pagrindinis tyrėjas Svenas Halleris, Ženevos universiteto ligoninių radiologas.
"Bet nežinant, kurie pacientai ir toliau mažės, sunku gydyti Alzheimerio ligą ankstyvame ligos procese".
Halleris ir tyrėjų komanda naudojo du naujus metodus, norėdami vaizduoti 35 kontrolinių dalyvių (vidutinis amžius 63,7) ir 69 pacientų, sergančių MCI (vidutinis amžius 65 metai), įskaitant 38 moteris ir 31 vyrą, smegenis.
Pacientams diagnozuota MCI, remiantis neuropsichologinių tyrimų skaičiumi, kuris po metų buvo pakartotas 67 pacientams, siekiant nustatyti, ar jų liga yra stabili (40 pacientų), ar progresuojanti (27 pacientai).
Taikydami pažangią metodiką, vadinamą pagal jautrumą įvertintu MRT, mokslininkai sugebėjo sukurti nuskaitymus, išsamiau aprašydami daugybę smegenų kraujagyslių, įskaitant mažus nuotėkius, vadinamus mikrokraujavimais ar mikrokraujavimais.
"Smegenų mikrokraujavimų skaičius buvo žymiai didesnis asmenims su lengvais kognityviniais sutrikimais nei kontrolinės grupės", - sakė dr. Halleris.
Atlikus MRT tyrimus, mikrokraujavimas buvo nustatytas 33 procentams asmenų su stabilia MCI ir 54 procentais asmenų, sergančių progresuojančia MCI. Tik 14 procentų kontrolinių dalyvių buvo mikrokraujavimas.
Pagal jautrumą įvertinta MRT atskleidė, kad, palyginti su kontroliniais dalyviais, asmenims, sergantiems MCI, žymiai padidėjo geležies koncentracija tam tikrose srityse, esančiose giliai smegenų struktūroje, ir sumažino geležies kiekį kitose.
"Pakitęs geležies pasiskirstymas subkortikiniuose branduoliuose buvo dar vienas skiriamasis bruožas tarp sveikų kontrolinių asmenų ir pacientų, turinčių lengvą pažinimo sutrikimą", - sakė dr. Halleris.
Hallerio komanda taip pat išanalizavo MRT duomenis su atraminių vektorių mašinomis (SVM) - dirbtinio intelekto metodika, kuri naudoja algoritmus grupės modeliams identifikuoti ir klasifikacijoms sukurti.
Atlikus pirminį egzaminą gautų pradinių MRT duomenų SVM analizė pacientus, sergančius progresuojančia MCI, išskyrė iš tų, kurių MCI stabilus 85 procentų tikslumu.
"Mano darbo tikslas yra nustatyti lengvų kognityvinių sutrikimų biomarkerius, kurie padės mums diagnozuoti atskirus pacientus, kuriems gresia tolesnis nuosmukis", - sakė dr. Halleris. „SVM naudojimas analizuojant geležies nuosėdas smegenyse gali būti toks biologinis žymeklis“.
Šaltinis: Šiaurės Amerikos radiologų draugija
