Napredni MRI pomaže predvidjeti pad pamćenja

Novo istraživanje koristi umjetnu inteligenciju (AI) u kombinaciji sa slikanjem mozga kako bi utvrdilo hoće li osobe s blagim kognitivnim oštećenjima nastaviti spiralu gubitka pamćenja.

"Znamo da će otprilike polovica svih osoba s ranom fazom blagog kognitivnog oštećenja napredovati u Alzheimerovu bolest", rekao je vodeći istraživač Sven Haller, radiolog iz sveučilišnih bolnica u Ženevi.

"Ali neznanje kod kojih će pacijenata i dalje opadati otežava liječenje Alzheimerove bolesti u ranom procesu bolesti."

Haller i tim istraživača koristili su dvije nove tehnike za slikanje mozga 35 sudionika u kontroli (prosječna dob 63,7 godine) i 69 pacijenata s MCI (prosječna dob 65 godina), uključujući 38 žena i 31 muškarca.

Pacijentima je MCI dijagnosticiran na temelju niza neuropsiholoških testova, koji su ponovljeni na 67 pacijenata godinu dana kasnije kako bi se utvrdilo je li njihova bolest stabilna (40 bolesnika) ili progresivna (27 bolesnika).

Koristeći naprednu tehniku ​​koja se naziva MRI ponderirana osjetljivošću, istraživači su uspjeli generirati snimke s većim brojem detalja mnogih krvnih žila u mozgu, uključujući prisutnost sitnih curenja nazvanih mikrokrvarenja ili mikrokrvarenja.

"Broj cerebralnih mikrokrvarenja bio je značajno veći kod osoba s blagim kognitivnim oštećenjima od onih u kontrolnoj skupini", rekao je dr. Haller.

MRI snimke otkrile su mikrokrvarenja u 33 posto osoba sa stabilnim MCI i 54 posto onih s progresivnim MCI. Samo 14 posto sudionika kontrole imalo je mikrokrvarenja.

MRI koji je ponderiran osjetljivošću također je otkrio da su u usporedbi sa sudionicima kontrole, osobe s MCI imale značajno povećanu koncentraciju željeza u određenim područjima duboko u strukturi mozga i smanjenu razinu željeza u drugima.

"Promijenjena raspodjela željeza u subkortikalnim jezgrama bila je još jedna prepoznatljiva značajka između zdravih kontrolnih osoba i pacijenata s blagim kognitivnim oštećenjima", rekao je dr. Haller.

Hallerov tim također je analizirao MRI podatke pomoću strojeva za vektorske potpore (SVM), tehnike umjetne inteligencije koja koristi algoritme za prepoznavanje obrazaca unutar skupine i stvaranje klasifikacija.

SVM analiza polaznih MRI podataka prikupljenih na početnom pregledu razlikovala je pacijente s progresivnim MCI od onih sa stabilnim MCI s 85 posto točnosti.

"Cilj mog rada je identificirati biomarkere blagog kognitivnog oštećenja koji će nam pomoći dijagnosticirati pojedine pacijente kojima prijeti daljnji pad", rekao je dr. Haller. "Korištenje SVM-a za analizu naslaga željeza u mozgu može biti takav biomarker."

Izvor: Radiološko društvo Sjeverne Amerike