人工智能可以在症状出现前几年检测出痴呆症

【字体: 时间:2021年09月15日 来源:scitechdaily health

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  人工智能可以在症状出现前几年检测出痴呆症

  

剑桥大学的研究人员说,人工智能可以在主要症状出现之前很久通过简单的大脑扫描发现痴呆的早期迹象,在某些情况下甚至在任何症状出现之前。

痴呆症的特征是大脑中不同类型的蛋白质堆积,损伤脑组织,导致认知能力下降。在阿尔茨海默病中,这些蛋白质包括β -淀粉样蛋白,它会形成“斑块”,在神经元之间聚集并影响它们的功能,以及tau蛋白,它会在神经元内部积累。

大脑的分子和细胞变化通常在任何症状出现之前的许多年就开始了。诊断痴呆症可能需要数月甚至数年的时间。这通常需要两到三次医院检查,包括一系列的CT、PET和MRI扫描以及侵入性腰椎穿刺。

健康志愿者的MRI脑部扫描。信贷:盖里特曼

由剑桥大学的佐伊·科特齐教授和艾伦·图灵研究所领导的一个团队开发了机器学习工具,可以在非常早期的阶段检测患者的痴呆症。通过对罹患阿尔茨海默氏症的患者进行脑部扫描,他们的机器学习算法学会了发现大脑的结构变化。当结合标准记忆测试的结果时,该算法能够提供一个预后评分——即个人患阿尔茨海默病的可能性。

对于那些表现出轻度认知障碍(记忆丧失的迹象或语言或视觉/空间感知问题)的患者,该算法在预测那些继续发展为阿尔茨海默病的患者时的准确率高于80%。它还能预测他们的认知能力随着时间的推移会以多快的速度下降。

阿尔茨海默病患者的核磁共振脑部扫描图。信贷:盖里特曼

剑桥大学心理学系的科特兹教授说:“我们已经训练了机器学习算法,通过寻找大脑中灰质损失的模式来发现痴呆的早期迹象。当我们把这个和标准的记忆测试结合起来,我们可以预测一个人的认知能力下降的速度是慢还是快。

“我们甚至已经能够识别出一些尚未表现出任何症状,但却发展成阿尔茨海默氏症的患者。”

“随着时间的推移,作为健康检查的一部分,我们希望能够在患者出现症状之前的5到10年发现他们。
                                           -心理学系佐伊·科特兹教授

虽然该算法已被优化以寻找阿尔茨海默病的迹象,但科特齐教授和同事们现在正在训练它识别不同形式的痴呆症,每种痴呆症都有其特有的体积损失模式。

来自临床神经科学系的蒂莫西·里特曼医生是英国剑桥大学医院NHS基金会信托的阿登布鲁克医院的顾问,他现在正在领导一项试验,看看这种方法在临床环境中是否有用。

“我们已经证明了这种方法在研究环境中是有效的——我们现在需要在‘现实世界’环境中测试它,”Rittman博士解释说。

到目前为止,大约有80名患者参加了这项试验,该试验由剑桥大学、剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托以及布莱顿的两个NHS信托组织进行。

里特曼博士解释说,早期发现痴呆症有几个重要原因。“当患者开始出现记忆和认知问题时,这是一段非常艰难的时期,这是可以理解的。能够提供准确的诊断,让他们头脑清楚,根据诊断结果,可以让他们安心,也可以帮助他们和他们的亲人做好长期准备。”

“如果我们及早发现这种疾病,我们可以建议改变生活方式——比如服用降压药、改善饮食和锻炼,停止吸烟——这可能有助于减缓疾病的发展。”

           ——蒂莫西·里特曼医生

目前治疗痴呆症的药物非常少。临床试验经常失败的一个原因被认为是,一旦患者出现症状,可能就太晚了,无法做出重大改变。因此,在非常早期阶段识别个体的能力可以帮助研究人员开发新的药物。

如果试验成功,该算法可以推广到全国各地的数千名患者。

患有阿尔茨海默病

阿登布鲁克的病人丹尼斯·克拉克(Dennis Clark)是国内首批参加这项新试验的人之一。在封锁之前,这位75岁的退休销售总监和妻子佩妮一起享受退休生活,去度假,遛两条狗。但佩妮很快注意到他开始健忘了。

“如果我让他做什么,他会反其道而行之。然后当我们出去吃饭时——由于禁闭,我们很长时间都没有出去吃饭——他不记得怎么付钱了。”

当丹尼斯总是为自己的外表感到骄傲的时候,佩妮决定打电话给家庭医生寻求帮助,因为丹尼斯开始一遍又一遍地穿同样的衣服。

全科医生在电话里做了一个快速检查,说丹尼斯需要转诊。我听说阿登布鲁克有一个非常全面的记忆单元,所以我真的很高兴我们能被推荐到那里。

“我们进行了初步的咨询,并被问及是否想要继续研究,这是我非常希望丹尼斯去做的,因为这不仅对他有帮助,也对其他人有帮助。”

丹尼斯接受了核磁共振扫描,当天晚些时候,他和佩妮收到消息,他的结果符合早发性阿尔茨海默病。丹尼斯将开始服用药物来帮助治疗阿尔茨海默病的症状。

“我们非常感谢阿登布鲁克,并将推荐其他人也进行试验。更快的诊断意味着丹尼斯将能够开始药物治疗,这将有希望推迟他的疾病。这也意味着我们可以计划未来,并开始接受正在发生的事情。”

引用:

“Predicting future regional tau accumulation in asymptomatic and early Alzheimer’s disease” by Joseph Giorgio, William J Jagust, Suzanne Baker, Susan M. Landau, Peter Tino and Zoe Kourtzi for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, 17 August 2020, bioRxiv.
DOI: 10.1101/2020.08.15.252601

“Modelling prognostic trajectories of cognitive decline due to Alzheimer’s disease” by Joseph Giorgio, Susan M. Landau, William J. Jagust, Peter Tino and Zoe Kourtzi for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, 26 January 2020, NeuroImage: Clinical.
DOI: 10.1016/j.nicl.2020.102199


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