ИИ лучше клинических тестов справился с прогнозом течения болезни Альцгеймера

Учёные из Кембриджа создали искусственный интеллект, который в 80% случаев может предсказать, будет ли у людей с ранними признаками деменции ухудшение состояния или нет.

Этот метод может снизить необходимость в дорогостоящих тестах и улучшить результаты лечения на ранних стадиях. В этот период меры, такие как изменение образа жизни или новые лекарства, наиболее эффективны.

Деменция — серьёзная проблема для здравоохранения. Более 55 миллионов человек по всему миру страдают от неё, а ежегодные расходы на лечение составляют 820 миллиардов долларов. Ожидается, что через 50 лет число заболевших увеличится почти в три раза.

Основной причиной деменции является болезнь Альцгеймера, которая составляет 60-80% случаев.

Ранняя диагностика важна, но без инвазивных и дорогостоящих тестов она не может быть точной. Из-за этого до трети пациентов могут быть неправильно диагностированы, а у других диагноз ставится слишком поздно.

Команда учёных с факультета психологии Кембриджского университета разработала модель машинного обучения, способную предсказать развитие болезни Альцгеймера у людей с лёгкими проблемами с памятью и мышлением, а также скорость развития заболевания. В исследовании, опубликованном в журнале eClinical Medicine, показано, что эта модель более точная, чем существующие клинические диагностические инструменты.

Исследователи построили модель на основе данных о пациентах из США — когнитивных тестах и структурных МРТ-сканах, показывающих атрофию серого вещества. Эти данные регулярно собираются, неинвазивны и недороги.

Модель протестировали на данных ещё 600 участников из американской когорты, а также на данных 900 человек из клиник памяти в Великобритании и Сингапуре.

Алгоритм смог отличить людей со стабильным лёгким когнитивным расстройством от тех, у кого болезнь Альцгеймера развилась в течение трёх лет. Он правильно определил людей с болезнью Альцгеймера в 82% случаев и правильно определил тех, у кого она не развилась, в 81% случаев. Для этого использовались только когнитивные тесты и МРТ-сканирование.

Новый алгоритм предсказывает развитие болезни Альцгеймера в три раза точнее, чем стандартные клинические маркеры и клинический диагноз. Это может помочь снизить количество ошибочных диагнозов.

Модель также позволила разделить пациентов на три группы по данным первого посещения клиники памяти:

• у 50% участников симптомы останутся стабильными;
• у 35% болезнь будет прогрессировать медленно;
• у оставшихся 15% — быстро.

Эти прогнозы подтвердились при изучении данных наблюдения в течение 6 лет. Это поможет выявить людей на ранней стадии и определить тех, кто нуждается в тщательном наблюдении.

Половину пациентов с симптомами потери памяти, но со стабильным состоянием, лучше направить на другое лечение. Причинами симптомов могут быть не только деменция, но и другие состояния: тревога или депрессия.

Профессор Зои Куртци из Кембриджского университета сообщила, что они создали инструмент, который точнее прогнозирует переход от лёгких симптомов к болезни Альцгеймера. Он также предсказывает, как быстро будет развиваться болезнь.

Этот инструмент улучшит качество жизни пациентов: он покажет, кому нужен особый уход, и избавит от беспокойства тех, чьё состояние останется стабильным. Кроме того, он поможет избежать ненужных инвазивных и дорогих тестов.

Хотя исследователи протестировали алгоритм на данных исследовательской когорты, он был проверен на независимых данных, включающих почти 900 человек, которые посещали клиники памяти в Великобритании и Сингапуре. В Великобритании пациенты были набраны в рамках исследования Quantiative MRI in NHS Memory Clinics Study (QMIN-MC) под руководством соавтора исследования доктора Тимоти Риттмана из Cambridge University Hospitals NHS Trust и Cambridgeshire and Peterborough NHS Foundation Trusts (CPFT).

По словам исследователей, это свидетельствует о том, что метод можно применять в реальных клинических условиях.

Доктор Бен Андервуд, почетный консультант-психиатр в CPFT и доцент кафедры психиатрии Кембриджского университета, сообщил:

Проблемы с памятью — обычное явление с возрастом. В клинике я вижу, как неопределенность в отношении того, могут ли это быть первые признаки деменции, может вызывать много беспокойства у людей и их семей, а также расстраивать врачей, которые предпочли бы дать окончательные ответы. Тот факт, что мы можем уменьшить эту неопределенность с помощью уже имеющейся у нас информации, очень интересен и, вероятно, станет еще более важным с появлением новых методов лечения.

Профессор Куртци заметила:

Модели искусственного интеллекта хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Чтобы убедиться в том, что наша модель обладает потенциалом для применения в здравоохранении, мы обучали и тестировали ее на регулярно собираемых данных не только из исследовательских когорт, но и от пациентов реальных клиник памяти. Это говорит о том, что модель можно использовать в реальных условиях.

Команда планирует использовать свою модель для изучения других форм деменции, таких как сосудистая и фронтотемпоральная, и применять новые типы данных, например, маркеры из анализов крови.

Профессор Куртци добавила в заключение:

Если мы хотим решить растущую проблему здравоохранения, связанную с деменцией, нам понадобятся лучшие инструменты для выявления и вмешательства на самых ранних стадиях. Мы планируем расширить масштабы нашего инструмента искусственного интеллекта, чтобы помочь врачам направлять нужного человека в нужное время на правильный путь диагностики и лечения. Наш инструмент может помочь подбирать нужных пациентов для клинических испытаний, ускоряя открытие новых лекарств для лечения заболеваний.

13.07.2024