阿爾茨海默病是最常見的老年癡呆癥，雖然目前沒有有效的治療方法，但是在疾病早期迅速獲得診斷能夠在不同方面幫助到患者。這讓他們能夠獲取幫助和支持，盡早接受治療來管理病情，并且為未來做準備。目前，醫(yī)生使用多種綜合檢測來診斷阿爾茨海默病，包括記憶和認知檢測，以及大腦掃描。整個過程可能需要幾周的時間。近日發(fā)表的一項研究中，科學家開發(fā)的機器學習算法，只需要在大多數(shù)醫(yī)院中能夠進行的核磁共振成像（MRI）圖片，就能準確地發(fā)現(xiàn)攜帶阿爾茨海默病病理特征的患者。
在這項研究中，研究人員將用于劃分腫瘤的算法進行了改造，用于對大腦掃描圖片的分析。他們將大腦劃分為115個區(qū)域，并且對每個區(qū)域的660種不同特征進行了分析，包括大小、形狀、質地等等。然后他們訓練機器學習算法來識別這些特征的變化，并且匯總分析信息來預測阿爾茨海默病的存在。使用阿爾茨海默病神經(jīng)影像學倡議的數(shù)據(jù)，研究人員對這一機器學習算法的表現(xiàn)進行了評估。檢測使用的大腦掃描來自超過400名患者，他們包括早期和晚期阿爾茨海默病患者，健康對照，以及患有其它神經(jīng)疾病（比如額顳葉癡呆和帕金森病）的患者。
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研究發(fā)現(xiàn)，在98%的病例中，基于MRI圖像的機器學習系統(tǒng)能夠準確預測患者是否患有阿爾茨海默病。它同時能夠在79%的患者中區(qū)分早期和晚期阿爾茨海默病。這一準確率超過了標準海馬區(qū)萎縮（hippocampal atrophy）檢測，以及腦脊液β淀粉樣蛋白檢測。研究負責人之一，倫敦帝國理工學院（Imperial College London）的Eric Aboagye教授說：“目前沒有其它簡便和廣泛使用的手段能夠以這種水平的精確度預測阿爾茨海默病。我們的研究是一個重要的進步。”這一系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)大腦此前被認為與阿爾茨海默病無關的區(qū)域的變化，包括小腦（調節(jié)平衡和運動）和腹側間腦（與視覺、聽覺等感覺相關）。這開啟了研究這些區(qū)域與阿爾茨海默病關聯(lián)的大門。帝國理工學院大腦科學系的Paresh Malhotra博士說：“雖然神經(jīng)放射學家此前已經(jīng)使用MRI掃描來幫助診斷阿爾茨海默病，然而掃描圖像中很多特征，即便是專家也無法靠人眼識別。使用算法來分析大腦的細微結構和質地變化可以增強我們從標準成像技術中獲得的信息。”
參考資料：
[1] Single brain scan can diagnose Alzheimer's disease. Retrieved June 21, 2022, from https://www.sciencedaily.com/releases/2022/06/220620100827.htm
文章來源：藥明康德
