RMN avansat ajută la prezicerea declinului memoriei
Un nou studiu folosește inteligența artificială (AI) în combinație cu imagistica creierului pentru a determina dacă persoanele cu insuficiență cognitivă ușoară vor continua o spirală de pierdere a memoriei.
„Știm că aproximativ jumătate dintre toți indivizii cu tulburări cognitive ușoare în stadiu incipient vor evolua către boala Alzheimer”, a declarat cercetătorul principal Sven Haller, radiolog la Spitalele Universitare din Geneva.
Dar necunoașterea pacienților care vor continua să scadă face dificilă tratarea Alzheimerului la începutul procesului bolii.
Haller și o echipă de cercetători au folosit două tehnici noi pentru a imagina creierul a 35 de participanți la control (vârsta medie 63,7) și a 69 de pacienți cu MCI (vârsta medie 65 ani), inclusiv 38 de femei și 31 de bărbați.
Pacienții au fost diagnosticați cu MCI pe baza unei baterii de teste neuropsihologice, care au fost repetate la 67 dintre pacienți un an mai târziu pentru a determina dacă boala lor a fost stabilă (40 de pacienți) sau progresivă (27 de pacienți).
Folosind o tehnică avansată numită RMN ponderată în sensibilitate, cercetătorii au reușit să genereze scanări cu mai multe detalii ale numeroaselor vase de sânge din creier, inclusiv prezența unor scurgeri minuscule numite microhemoragii sau microblocuri.
„Numărul de micro-sânge cerebrale a fost semnificativ mai mare la persoanele cu insuficiență cognitivă ușoară decât la cei din grupul de control”, a spus dr. Haller.
Scanările RMN au scos la iveală microbii la 33% dintre persoanele cu MCI stabil și 54% dintre cei cu MCI progresivă. Doar 14 la sută din participanții la control au avut micro-sânge.
RMN ponderat susceptibilității a arătat, de asemenea, că, comparativ cu participanții la control, persoanele cu MCI au crescut semnificativ concentrația de fier în anumite zone adânci în structura creierului și au redus nivelurile de fier în altele.
Distribuția modificată a fierului în nucleele subcorticale a fost o altă caracteristică distinctivă între persoanele sănătoase de control și pacienții cu insuficiență cognitivă ușoară, a spus dr. Haller.
Echipa lui Haller a analizat, de asemenea, datele RMN cu ajutorul mașinilor vectoriale de suport (SVM), o tehnică de inteligență artificială care utilizează algoritmi pentru a identifica tiparele într-un grup și a crea clasificări.
Analiza SVM a datelor RMN inițiale dobândite la examenul inițial a distins pacienții cu MCI progresiv de cei cu MCI stabil cu o precizie de 85%.
Scopul muncii mele este de a identifica biomarkeri de insuficienta cognitiva usoara care ne va ajuta la diagnosticarea pacientilor individuali cu risc de declin in continuare, a spus dr. Haller. Utilizarea SVM pentru a analiza depozitele de fier din creier poate fi un astfel de biomarker.
Sursa: Societatea Radiologică din America de Nord
