Az Advanced MRI segít megjósolni a memória csökkenését

Egy új tanulmány a mesterséges intelligenciát (AI) együtt használja az agyi képalkotással annak megállapítására, hogy az enyhe kognitív károsodásban szenvedő egyének folytatják-e a memóriavesztés spirálját.

"Tudjuk, hogy a korai stádiumú, enyhe kognitív károsodásban szenvedő személyek körülbelül fele az Alzheimer-kórra fejlődik" - mondta Sven Haller vezető kutató, a genfi ​​egyetemi kórházak radiológusa.

"De ha nem tudjuk, mely betegek fognak tovább csökkenni, az megnehezíti az Alzheimer-kór kezelését a betegség korai szakaszában."

Haller és egy kutatócsoport két új technikát alkalmazott 35 kontroll résztvevő (átlagéletkor 63,7) és 69 MCI-vel (átlagéletkor 65 év), köztük 38 nő és 31 férfi agyának képalkotására.

A betegeknél neuropszichológiai tesztek alapján diagnosztizálták a MCI-t, amelyeket egy évvel később a betegek 67-en ismételtek meg annak megállapítására, hogy betegségük stabil (40 beteg) vagy progresszív (27 beteg).

Az érzékenységgel súlyozott MRI-nek nevezett fejlett technika alkalmazásával a kutatók képesek voltak olyan vizsgálatokat létrehozni, amelyek részletesen bemutatták az agy sok erét, beleértve az apró szivárgások jelenlétét, az úgynevezett mikrohérzéseket vagy a mikrovérzéseket.

"Az agyi mikrovérzések száma szignifikánsan magasabb volt az enyhe kognitív károsodásban szenvedő egyéneknél, mint a kontroll csoportban" - mondta Dr. Haller.

Az MRI-vizsgálatok során a stabil MCI-vel rendelkező egyének 33% -ánál és a progresszív MCI-vel rendelkezőknél 54% -nál derült ki a vérzés. A kontroll résztvevõinek csak 14 százalékánál volt mikrovérzés.

Az érzékenységgel súlyozott MRI azt is feltárta, hogy a kontroll résztvevőkhöz képest az MCI-ben szenvedő egyének jelentősen megnövelték a vas koncentrációját az agy szerkezetének mélyén fekvő bizonyos területeken, míg másokban csökkent a vas szintje.

"A szubkortikális magokban megváltozott vaseloszlás volt a másik megkülönböztető jellemző az egészséges kontroll egyének és az enyhe kognitív károsodásban szenvedő betegek között" - mondta Dr. Haller.

Haller csapata az MRI adatait elemezte a támogató vektorgépekkel (SVM) is, egy mesterséges intelligencia technikával, amely algoritmusok segítségével azonosítja a csoporton belüli mintákat és osztályozásokat hoz létre.

Az első vizsgálaton megszerzett kiindulási MRI adatok SVM elemzése megkülönböztette a progresszív MCI-ben szenvedő betegeket a stabil MCI-vel rendelkezőektől 85 százalékos pontossággal.

"Munkám célja az enyhe kognitív károsodás biomarkereinek azonosítása, amelyek segítenek a további hanyatlás kockázatának kitett betegek diagnosztizálásában" - mondta Dr. Haller. "Az SVM használata az agyban lévő vasrétegek elemzéséhez ilyen biomarker lehet."

Forrás: Észak-Amerikai Radiológiai Társaság