В журнале «Радиология: искусственный интеллект» было опубликовано исследование, в котором была представлена методика прогнозирования процессов старения в мозге. Методика с использованием искусственного интеллекта позволяет проводить количественную оценку отклонений и прогнозировать степень инволюционных изменений. Возможность такого прогнозирования сможет выявлять когнитивные изменения на раннем этапе у конкретного пациента.
Легкие нарушения когнитивных функций (aMCI) – представляют собой переходную фазу от нормальных инволюционных изменений к деменции и болезни Альцгеймера. У людей с aMCI отмечается нарушение памяти, не влияющей критично на повседневную деятельность.
Группа ученых, во главе с доктором Ни Шу, из университета Пекина использовала машинное обучение для прогнозирования старения мозга. Для создания алгоритма были использованы данные МРТ исследований головного мозга (T1- взвешенные изображения) нескольких сотен людей в возрасте от 49,3 до 95,4 лет. Созданный алгоритм использовался для определения прогнозируемой разницы в возрастных характеристиках мозга. Исследователи также провели анализ для выявления связи между прогнозом разницы в возрасте мозга и нарушениями когнитивных функций, а также наличии корреляций с такими факторами как генетические или выявлением патологических биомаркеров болезни Альцгеймера и клиническим прогрессированием у пациентов.
Результаты исследования показали, что модель прогнозирования позволяет выявить индивидуальные количественные отклонения от процесса нормального старения у пациентов с aMCI. Прогнозируемая возрастная разница мозга четко коррелировала с персональными нарушениями когнитивных функций, такими как фиксационная память, концентрация внимания, принятие решений.
Алгоритм на основе ИИ также показал, что у пациентов с прогрессирующими когнитивными нарушения выявляются большие отклонения на МРТ изображениях, чем у пациентов со стабильными когнитивными нарушениями и использование прогнозируемой возрастной оценки мозга, вместе со специфичными для болезни Альцгеймера биомаркерами, позволит лучше предсказать прогрессирование когнитивных нарушений.