Новая модель искусственного интеллекта (ИИ), анализирующая магнитно-резонансную томографию (МРТ) головного мозга, разработанная исследователями USC, может быть использована для точного определения когнитивных нарушений, связанных с нейродегенеративными заболеваниями, такими как болезнь Альцгеймера, намного раньше, чем предыдущие методы. Об этом пишет Medical Xpress.
Старение мозга считается надежным биомаркером риска нейродегенеративных заболеваний. Такой риск возрастает, когда мозг человека проявляет особенности, которые кажутся «старше», чем ожидалось для человека его возраста. Используя возможности глубокого обучения новой модели искусственного интеллекта для анализа снимков, исследователи могут обнаружить тонкие маркеры анатомии мозга, которые в противном случае очень трудно обнаружить, и которые коррелируют со снижением когнитивных способностей. Их результаты, опубликованные, в журнале Труды Национальной академии наук предлагают беспрецедентный взгляд на человеческое познание.
«Наше исследование использует возможности глубокого обучения для выявления областей мозга, которые стареют таким образом, что отражают снижение когнитивных способностей, которое может привести к болезни Альцгеймера», — сказал Андрей Иримия, доцент кафедры геронтологии, биомедицинской инженерии, количественной и вычислительной биологии и нейробиологии в Школе геронтологии имени Леонарда Дэвиса при Университете Южной Калифорнии.
Люди стареют с разной скоростью, как и типы тканей в организме. Это можно определить по разговорной речи. Та же идея применима и к мозгу. Мозг сорокалетнего человека может выглядеть таким же «молодым «, как мозг тридцатилетнего, или он может выглядеть таким же «старым «, как у шестидесятилетнего.
Более точная альтернатива существующим методам
Иримия и его команда сопоставили результаты магнитно-резонансной томографии мозга 4681 когнитивно нормального участника, у некоторых из которых в дальнейшем развились когнитивные нарушения или болезнь Альцгеймера.
Используя эти данные, они создали модель искусственного интеллекта, называемую нейронной сетью, для прогнозирования возраста участников с помощью МРТ их мозга. Во-первых, исследователи обучили сеть создавать подробные анатомические карты мозга, которые раскрывают характер старения, характерный для конкретного субъекта. Затем они сравнили предполагаемый (биологический) возраст мозга с фактическим (хронологическим) возрастом участников исследования. Чем больше разница между ними, тем хуже когнитивные показатели участников, которые отражают риск развития болезни Альцгеймера
Результаты показывают, что модель команды может предсказать истинный (хронологический) возраст когнитивно нормальных участников со средней абсолютной ошибкой в 2,3 года, что примерно на год точнее, чем существующая, отмеченная наградами модель оценки возраста мозга, в которой использовалась другая архитектура нейронной сети.
Мозг стареет по-разному в зависимости от пола
Новая модель также выявляет различия в зависимости от пола в том, как старение изменяется в разных областях мозга. Определенные части мозга стареют быстрее у мужчин, чем у женщин, и наоборот.
У мужчин, которые подвергаются более высокому риску двигательных нарушений из-за болезни Паркинсона, наблюдается более быстрое старение моторной коры головного мозга, области, ответственной за двигательные функции. Результаты также показывают, что у женщин типичное старение может происходить относительно медленнее в правом полушарии мозга.
Важность исследования
«Одним из наиболее важных применений нашей работы является ее потенциал для создания индивидуальных вмешательств, учитывающих уникальные особенности старения каждого человека», — сказал Иримия.
Многим людям было бы интересно узнать свои истинные темпы старения. Эта информация может дать подсказки о различных изменениях образа жизни или вмешательствах, которые человек мог бы предпринять для улучшения своего общего состояния здоровья и благополучия. Эти методы могут быть использованы для разработки ориентированных на пациента планов лечения и персонализированных карт старения мозга, которые могут представлять интерес для людей с различными потребностями и целями в области здравоохранения.