Наука

Ученые создали ИИ, прогнозирующий деменцию за девять лет до диагноза

NMH: разработана нейросеть, предсказывающее появление слабоумия с точностью 80%
1200 800 600 400 600 600 200 200 895 505

Британские ученые из Лондонского университета королевы Марии создали новый метод прогнозирования деменции за девять лет до постановки диагноза. По словам специалистов, способ превосходит привычные тесты на память и измерения степени усадки мозга. Исследование опубликовано в научном журнале Nature Mental Health (NMH).

Деменция — собирательный термин, используемый для описания различных состояний, характеризующихся постепенным снижением когнитивных функций, достаточно серьезным, чтобы мешать повседневной жизни и независимому функционированию. Она влияет на память, мышление, ориентацию, понимание, счет, способность к обучению, язык и суждение.

Специалисты использовали данные из крупной британской базы биомедицинских данных UK Biobank. Исследователи сосредоточились на подгруппе участников, которые прошли функциональное магнитно-резонансное сканирование (фМРТ) и либо уже имели диагноз деменции, либо получили его позже.

Выборка состояла из 148 случаев деменции и 1030 подобранных контролей, что обеспечило надежную группу сравнения путем сопоставления по возрасту, полу, этнической принадлежности, ведущей руке и географическому положению центра сканирования МРТ.

Участники прошли сканирование фМРТ в состоянии покоя (rs-fMRI), которое измеряет активность мозга путем обнаружения изменений в кровотоке.

Исследователи нацелились на сеть пассивного режима работы мозга (DMN), структуру мозга, активную во время отдыха и участвующих в когнитивных функциях высокого уровня, таких как социальное познание и самореферентное мышление.

Используя технику, называемую динамическим причинно-следственным моделированием (DCM), ученые проанализировали данные rs-fMRI, чтобы оценить эффективную связность между различными регионами в DMN.

Затем специалисты использовали эти оценки связности для обучения модели машинного обучения. Целью этой модели было различение людей, у которых впоследствии возникнет деменция, и тех, у кого она не разовьется.

Нейросесть выявила 15 ключевых параметров связей в DMN, которые значительно различались между будущими случаями деменции и контрольными группами. Среди них наиболее заметные изменения включали повышенное торможение от вентромедиальной префронтальной коры (vmPFC) к левой парагиппокампальной формации (lPHF) и от левой интрапариетальной коры (lIPC) к lPHF, а также ослабленное торможение от правой парагиппокампальной формации (rPHF) к дорсомедиальной префронтальной коре (dmPFC).

В дополнение к диагностическим возможностям исследователи разработали модель для прогнозирования времени до постановки диагноза деменции. Прогностическая сила этих моделей составляет 80% и предполагает, что изменения в DMN могут служить ранними биомаркерами деменции, открывая окно в процесс заболевания за годы до появления клинических симптомов.

Ранее ученые создали новый инструмент для прогнозирования болезни Альцгеймера.