AI斑点阿尔茨海默氏症的大脑在症状出现前几年发生变化

 作者:经啪鬯     |      日期:2019-02-06 02:19:01
baranozdemir / Getty作者:Anil Ananthaswamy人工智能可以识别出患有阿尔茨海默病的人的大脑变化近十年,然后医生才能从症状中诊断出疾病该技术使用非侵入性MRI扫描来识别大脑区域如何连接的变化阿尔茨海默氏症是一种神经退行性疾病,是导致老年人痴呆的主要原因,最终导致记忆和认知功能丧失比赛正在尽早诊断出疾病虽然没有治愈方法,但开发中的药物可能会越早发挥作用早期诊断还可以让人们开始改变生活方式,以帮助减缓疾病的进展为了能够早期诊断,意大利巴里大学的Nicola Amoroso和Marianna La Rocca及其同事开发了一种机器学习算法,用于辨别阿尔茨海默病引起的大脑结构变化首先,他们使用67次MRI扫描训练算法,其中38次来自患有阿尔茨海默氏症的人和来自健康对照者的29次扫描来自洛杉矶南加州大学的阿尔茨海默病神经影像学计划数据库这个想法是教导算法正确分类和区分患病和健康的大脑研究人员将每次脑部扫描划分为小区域并分析它们之间的神经连接,而不对这些区域的理想大小进行任何假设进行诊断他们发现,当比较的大脑区域大约为2250至3200立方毫米时,该算法对阿尔茨海默氏症进行了最准确的分类 La Rocca说,这很有趣,因为这与与疾病相关的解剖结构的大小相似,例如杏仁核和海马然后,该团队在148名受试者的第二组扫描中测试了该算法其中52人健康,48人患有阿尔茨海默病,48人患有轻度认知障碍(MCI),但已知2.5至9年后患阿尔茨海默病 AI区分健康的大脑和阿尔茨海默氏症的大脑,准确度为86%至关重要的是,它还可以说明健康大脑和MCI之间的差异,准确度为84%这表明该算法可以识别出临床症状出现前近十年导致阿尔茨海默病的大脑变化研究人员受到数据库中可用扫描的限制,因此他们无法测试该算法是否能够更早地预测疾病的发生阿尔茨海默病与大脑中粘性β-淀粉样斑块和神经原纤维tau缠结的形成有关 “如今,使用放射性示踪剂的脑脊液分析和脑成像可以告诉我们大脑被斑块和缠结覆盖的程度,并且能够相对准确地预测10年后患阿尔茨海默氏症的高风险人群,”La Rocca说 “然而,这些方法非常具有侵入性,价格昂贵且只能在高度专业化的中心使用”相比之下,新技术可以区分正常大脑与MCI患者的大脑之间的相似准确性,这些人将继续发展阿尔茨海默病大约十年 - 但使用更简单,更便宜和非侵入性的技术需要做更多的工作来区分MCI患者,这些患者的大脑正常发育,或者可能患有其他类型的痴呆症寻找阿尔茨海默氏症生物标志物的血液检测可能比新技术更便宜,更简单,但目前市场上还没有 “阿尔茨海默氏症没有血液检查,”克罗地亚萨格勒布大学的GoranŠimić说 “有一些尝试,但还没有取得多大成功”纽约西奈山伊坎医学院的Patrick Hof对这项新测试很感兴趣他说,如果出现预防性治疗方法,那么在疾病被充分表达十年之前预测疾病的方法将是“非常有价值的” La Rocca说她的团队现在打算扩展这项技术,以帮助早期诊断其他神经退行性疾病,如帕金森病 “这是一种非常通用的方法,”她说参考:arXiv,1709.02369关于这些主题的更多信息: