Skip to main content

Dementia modelling

Article Category

Article available in the folowing languages:

Oprogramowanie skanujące obrazy mózgu wykrywa ukryte oznaki demencji

Technologia wykorzystująca uczenie maszynowe wyszukuje nowe biomarkery w oparciu o obrazy mózgu, co może zaowocować poprawą diagnostyki i prognozowania chorób neurodegeneracyjnych.

Zdrowie

Demencja stanowi w Europie główną przyczynę upośledzenia i utraty samodzielności osób starszych i dotyka 10 milionów ludzi, a według szacunków do 2030 roku liczba ta może wzrosnąć nawet dwukrotnie. Diagnoza tej choroby, szczególnie jej wczesnych etapów, jest trudna i częściowo opiera się na ocenie ilościowej. „Dopiero badanie pośmiertne mózgu jest w stanie potwierdzić zakres szkody przez nią wyrządzonej”, mówi Mads Nielsen, koordynator finansowanego przez UE projektu DEMO. „Dlatego kliniczna diagnoza choroby Alzheimera określana jest mianem »choroby podejrzewanej«”. Lekarze obecnie rozpoznają demencję na podstawie oceny funkcjonowania mózgu i zmian w jego wyglądzie mózgu na podstawie obrazów z rezonansu magnetycznego (MRI) oraz wywiadów z pacjentami, które pozwalają ocenić takie czynniki jak pamiętanie wydarzeń z przeszłości. Badania te umożliwiają ponadto rozróżnienie chorób powiązanych takich jak choroba Alzheimera, otępienie naczyniowe, otępienie czołowo-skroniowe i inne. Zespół projektu DEMO chce ulepszyć proces diagnozy poprzez rozpoznanie i opracowanie ilościowych biomarkerów obrazowania, dobrze widocznych na obrazach MRI, a następnie wykorzystanie ich do modelowania prawdopodobnego przebiegu choroby. „Za pomocą rezonansu magnetycznego jesteśmy w stanie zmierzyć 1000 różnych biomarkerów, a następnie, gdy u pacjenta rozwinie się demencja, sprawdzić, czy któryś z nich uległ zmianie”, dodaje Nielsen. Zdaniem naukowca szczególnie ważnym biomarkerem jest obecnie objętość hipokampu, która zmniejsza się w przypadku choroby Alzheimera. Istotna jest także morfologia mózgu, patologie naczyń krwionośnych, skurczenie się różnych części mózgu i nagromadzenie patologicznych białek. Potencjalnie może istnieć jeszcze więcej biomarkerów i to właśnie ich poszukiwał zespół projektu DEMO.

Możliwość prognozowania rozwoju choroby

Wykorzystując techniki uczenia maszynowego i historyczne dane podłużne pochodzące od pacjentów z demencją, Nielsen i jego zespół z firmy Biomediq znaleźli zmiany w strukturze i funkcjonowaniu mózgu, które umożliwiają prognozowanie obecności i rozwoju choroby. Zgromadzone dane są teraz wykorzystywane w ramach innego projektu, PMI-AD, finansowanego przez Wspólny program unijny – Badania nad chorobami neurodegeneracyjnymi. Nielsen ma nadzieję, że ulepszenie ilościowych biomarkerów obrazowania nie tylko umożliwi wcześniejszą diagnozę choroby oraz dokładne i obiektywne prognozowanie jej rozwoju, ale także pomoże w ocenie skuteczności interwencji przeciwko demencji, jako że działanie leków powinno być odzwierciedlone przez biomarkery. „Możemy to oczywiście ocenić na podstawie poprawy funkcjonowania, ale dopiero spojrzenie do wnętrza mózgu pozwala nam ustalić, czy biomarkery potwierdzają skuteczność leku”, wyjaśnia Nielsen. Prace w ramach projektu DEMO realizowano dzięki wsparciu działania „Maria Skłodowska-Curie”. „Była to sieć szkoleniowa dla młodych, utalentowanych naukowców, która pomogła im zdobyć tytuł doktora, co jest dodatkową korzyścią płynącą z tego projektu”, zauważa Nielsen. Zespół chce teraz przetestować oprogramowanie skanujące obraz MRI w placówkach w Zjednoczonym Królestwie i Unii Europejskiej, a także planuje przeprowadzić badania pilotażowe w Danii i Norwegii. Nielsen dodaje: „Mamy nadzieję, że za rok lub dwa metoda ta będzie powszechniej wykorzystywana”.

Słowa kluczowe

DEMO, demencja, modelowanie, choroba Alzheimera, mózg, obraz, prognoza, diagnoza, cel, maszynowe, uczenie

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania