O cercetare a oamenilor de ştiinţă de la universitatea londoneză Queen Mary inovează în domeniul diagnosticării demenţei cu ajutorul inteligenţei artificiale (AI). Noua lor metodă poate estima boala cu o acurateţe de peste 80%, şi cu până la nouă ani înainte de un diagnostic.
Cercetătorii de la Centrul de Neurologie Preventivă din cadrul Universităţii Queen Mary (QMUL) au dezvoltat o nouă metodă de a estima riscul de demenţă cu o precizie de peste 80% şi cu până la nouă ani înainte de diagnostic.
Noua metodă oferă o modalitate mai precisă de a estima boala decât testele de memorie sau măsurătorile de micşorare a creierului, două analize utilizate în mod obişnuit pentru diagnosticarea demenţei.
Echipa, condusă de profesorul Charles Marshall, a dezvoltat testul de predicţie prin analiza scanărilor RMN funcţionale (fRMN) pentru a detecta modificările în „reţeaua de moduri implicite” (DMN) a creierului - un set de regiuni ale creierului interconectate care joacă un rol important în memorie şi în gândire.
DMN conectează regiuni ale creierului pentru a îndeplini funcţii cognitive specifice şi este prima reţea neuronală care este afectată de boala Alzheimer.
Cercetătorii au folosit scanări fRMN de la peste 1.100 de voluntari din UK Biobank, o bază de date biomedicale la scară largă şi o resursă de cercetare care conţine informaţii genetice şi de sănătate de la o jumătate de milion de participanţi din Marea Britanie, pentru a estima conectivitatea efectivă între zece regiuni ale creierului care constituie reţeaua modului implicit.
Cercetătorii au atribuit fiecărui pacient o valoare a probabilităţii de demenţă pe baza măsurii în care modelul de conectivitate efectivă se conformează unui model care indică demenţă sau unui model asemănător cu cel de control.
Aceştia au comparat aceste predicţii cu datele medicale ale fiecărui pacient, aflate în evidenţa UK Biobank.
Constatările, publicate joi în revista Nature Mental Health, au arătat că modelul a estimat cu exactitate apariţia demenţei cu până la nouă ani înainte de stabilirea unui diagnostic oficial şi cu o acurateţe mai mare de 80%.
În cazurile în care voluntarii au ajuns să dezvolte demenţă, s-a constatat, de asemenea, că modelul a putut estima, cu o marjă de eroare de doi ani, exact cât timp va dura până când va fi pus diagnosticul.
Cercetătorii au analizat, de asemenea, dacă modificările la nivelul DMN ar putea fi cauzate de factorii de risc cunoscuţi pentru demenţă.
Analiza lor a arătat că riscul genetic pentru boala Alzheimer a fost puternic asociat cu modificările de conectivitate în DMN, susţinând ideea că aceste modificări sunt specifice demenţei Alzheimer.
De asemenea, ei au constatat că izolarea socială este susceptibilă de a creşte riscul de demenţă prin efectul său asupra conectivităţii în DMN.
„Estimarea persoanelor care vor suferi de demenţă în viitor va fi vitală pentru dezvoltarea unor tratamente care pot preveni pierderea ireversibilă a celulelor cerebrale care provoacă simptomele demenţei", a comentat rezultatele dr. Charles Marshall, profesor şi neurolog care condus echipa de cercetare în cadrul Institutul Wolfson de Sănătate a Populaţiei într-un comunicat de la QMUL.
El a adăugat că deşi ştiinţa se perfecţionează în detectarea proteinelor din creier care pot cauza boala Alzheimer, mulţi oameni trăiesc zeci de ani cu aceste proteine fără a dezvolta simptome de demenţă.
„Sperăm că măsurarea funcţiei cerebrale pe care am dezvoltat-o ne va permite să fim mult mai exacţi în a afla dacă o persoană va dezvolta demenţă şi cât de curând, astfeţl încât să putem identifica dacă aceasta ar putea beneficia de tratamente viitoare", a mai precizat el.
Folosind aceste tehnici de analiză cu seturi mari de date cercetătorii pot identifica persoanele cu risc ridicat de demenţă şi, de asemenea, pot afla ce factori de risc de mediu au împins aceste persoane într-o zonă de risc ridicat.
„Există un potenţial enorm de a aplica aceste metode la diferite reţele cerebrale şi populaţii, pentru a ne ajuta să înţelegem mai bine interacţiunile dintre mediu, neurobiologie şi boală, atât în cazul demenţei, cât şi, eventual, al altor boli neurodegenerative", a adăugat Samuel Ereira, autor principal şi doctor în cadrul programului Academic Foundation la Centrul de Neurologie Preventivă, din cadrul Institutului Wolfson pentru sănătatea populaţiei.
Potrivit specialistului, fRMN este un instrument de imagistică medicală neinvazivă şi durează aproximativ 6 minute pentru a colecta datele necesare pe un scaner RMN, astfel încât ar putea fi integrat în căile de diagnosticare existente, în special în cazul în care o platformă RMN este deja utilizată.
Noul instrument a fost dezvoltat în colaborare cu Ainostics, o companie din domeniul AI care colaborează cu echipe de cercetare de top la nivel mondial pentru a dezvolta abordări de imagistică cerebrală bazate pe inteligenţa artificială pentru diagnosticarea timpurie a tulburărilor neurologice.
„Abordarea dezvoltată are potenţialul de a umple o lacună clinică enormă prin furnizarea unui biomarker non-invaziv pentru demenţă. În studiul publicat de echipa de la QMUL, aceştia au reuşit să identifice persoanele care vor dezvolta ulterior boala Alzheimer cu până la 9 ani înainte de a primi un diagnostic clinic. În această etapă presimptomatică, este posibil ca tratamentele emergente de modificare a bolii să ofere cele mai multe beneficii pentru pacienţi", a precizat Hojjat Azadbakht, CEO-ul companiei de AI.
