Descarcă GRATIS aplicația La Psihiatru pentru Android!

Poate o singură scanare a creierului să diagnosticheze cu exactitate boala Alzheimer? Studiu

Poate o singură scanare a creierului să diagnosticheze cu exactitate boala Alzheimer? Studiu

Un algoritm de învățare automată poate determina dacă o persoană suferă de boala Alzheimer pe baza unei singure scanări RMN cu o acuratețe de 98%, sugerează o nouă cercetare.

„În prezent, nicio altă metodă simplă și disponibilă pe scară largă nu poate prezice boala Alzheimer cu acest nivel de acuratețe, astfel încât cercetarea noastră reprezintă un important pas înainte. Mulți pacienți care se prezintă cu Alzheimer la clinicile de memorie au și alte afecțiuni neurologice, dar chiar și în cadrul acestui grup, sistemul nostru a putut distinge pacienții care aveau Alzheimer de cei care nu aveau”, a declarat Dr. Eric Aboagye, profesor la Imperial College London, care a condus cercetarea.

Algoritmul, testat pe 400 de pacienți cu Alzheimer în stadii incipiente

Pentru a dezvolta algoritmul, Dr. Aboagye și colegii săi au împărțit creierul în 115 regiuni și au alocat 660 de caracteristici diferite, cum ar fi mărimea, forma și textura, pentru a evalua fiecare regiune. Aceștia au antrenat algoritmul pentru a identifica unde modificările acestor caracteristici ar putea prezice cu exactitate Alzheimer.

Utilizând date din cadrul Inițiativei de neuroimagistică a bolii Alzheimer, echipa și-a testat algoritmul pe scanări ale creierului de la peste 400 de pacienți cu Alzheimer în stadii incipiente și avansate, controale sănătoase și pacienți cu alte afecțiuni neurologice, inclusiv demența frontotemporală și boala Parkinson.

De asemenea, au testat algoritmul folosind date de la mai mult de 80 de pacienți supuși unor teste de diagnosticare a bolii Alzheimer la Imperial College Healthcare NHS Trust.

„Acest lucru deschide oportunități pentru cercetători”

În 98% din cazuri, instrumentul de învățare automată bazat pe RMN a putut prezice cu precizie dacă o persoană avea sau nu Alzheimer, depășind măsurătorile standard ale volumului hipocampal și ale lichidului cefalorahidian (LCR) pentru amiloid-beta. De asemenea, a putut face distincția între Alzheimer în stadiu incipient și tardiv la 79% dintre pacienți.

Instrumentul a fost „robust și repetabil în cadrul scanărilor RMN, demonstrând potențialul său de aplicabilitate în practica clinică în viitor”, scriu cercetătorii.

„Cei mai mulți pacienți vor trece printr-o serie de teste pentru a ajunge la un diagnostic, iar acest instrument ar putea duce la un diagnostic mai rapid și la reducerea anxietății pentru pacienți. Și, bineînțeles, specialistul ar putea folosi aceste informații pentru a rafina și modifica diagnosticul”, a declarat Aboagye.

Algoritmul a detectat, de asemenea, modificări în zone ale creierului care nu au fost asociate anterior cu Alzheimer, inclusiv în cerebel și în diencefalul ventral.  „Acest lucru deschide oportunități pentru cercetători de a studia mai mult aceste zone și de a vedea cum ar putea avea legătură cu demența”, a spus Aboagye.

„Deși neuroradiologii interpretează deja scanările RMN pentru a ajuta la diagnosticarea Alzheimer, este posibil să existe caracteristici ale scanărilor care nu sunt vizibile, chiar și pentru specialiști. Folosirea unui algoritm capabil să selecteze textura și caracteristicile structurale subtile din creier care sunt afectate de Alzheimer ar putea îmbunătăți cu adevărat informațiile pe care le putem obține din tehnicile standard de imagistică”, a declarat co-investigatorul Paresh Malhotra, profesor la Imperial College London.

Este nevoie de replicare

Comentând pentru Medscape Medical News, Dr. Cyrus A. Raji, profesor asistent de radiologie și neurologie la Universitatea Washington din St. Louis, Missouri, a declarat că studiul arată că noile analize computerizate ale imaginilor structurale sau ponderate T1 pot identifica boala Alzheimer cu un grad ridicat de acuratețe: „Extinderea acestui lucru în practica clinică va necesita o replicare suplimentară a acestor rezultate, precum și un software optimizat pentru mediul clinic”.

Ecaterina Dinescu

Ecaterina Dinescu

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

%d blogeri au apreciat: