AI könnte die Alzheimer-Krankheit zwei Jahre im Voraus vorhersagen

Ein auf künstlicher Intelligenz basierender Algorithmus kann die frühen Anzeichen von Demenz bei Gehirnscans erkennen und genau vorhersagen, wer bis zu zwei Jahre im Voraus an Alzheimer erkranken wird, wie eine neue Studie zeigt.

Der Algorithmus, der die wahrscheinliche Alzheimer-Krankheit in 84 Prozent der Fälle genau voraussagte, könnte bei der Auswahl von Patienten für klinische Studien für Medikamente, die den Krankheitsausbruch verzögern, besonders nützlich sein, sagte die Autorin Sulantha Sanjeewa, Informatikerin an der McGill Universität in Kanada.

"Wenn man von einer Gruppe von Personen, die die Krankheit entwickeln, sagen kann, kann man besser neue Medikamente testen, die in der Lage sein könnten, die Krankheit zu verhindern", sagte Co-Lead-Autor Dr. Pedro Rosa-Neto, ein außerordentlicher Professor für Neurologie, Neurochirurgie und Psychiatrie, ebenfalls an der McGill University. [6 Große Mysterien der Alzheimer-Krankheit]

Die Technologie befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die AI-Analyse von Gehirnscans bessere Ergebnisse liefern könnte, als sich allein auf den Menschen zu verlassen, sagte Rosa-Neto gegenüber Live Science.

Die Ergebnisse werden in einer neuen Studie detailliert beschrieben, die im Juli im Journal Neurobiologie des Alterns online veröffentlicht wurde.

Die Entwicklung von Medikamenten, die den Ausbruch der Alzheimer-Krankheit verlangsamen, erfordert, dass die Medikamente in klinischen Studien getestet werden, die zwischen 18 und 24 Monaten dauern, sagte Rosa-Neto. Aber wenn Menschen, die für die Studie ausgewählt werden, während dieser Zeit nie Alzheimer entwickeln, ist es unmöglich zu sagen, ob ein Medikament wirksam war, sagte er.

"Sie möchten Menschen einbeziehen, die von einer leichten kognitiven Beeinträchtigung zu Demenz in der Zeit des klinischen Versuchs fortgeschritten sind", sagte Rosa-Neto. Die Alzheimer-Krankheit ist laut der Alzheimer's Association die häufigste Form der Demenz.

Aber die Auswahl der besten Patienten für diese Studien ist eine Herausforderung, denn es ist schwer vorherzusagen, wer die Krankheit entwickeln wird, sagte Rosa-Neto. Wissenschaftler wissen, dass der Aufbau eines Proteins namens Amyloid, das sich in verschiedenen Regionen des Gehirns ansammelt, zu kognitiven Beeinträchtigungen führen kann. Aber die komplexen Muster, wo und wie viel Protein sich ansammelt, zusammenzufügen und diese Informationen dann zu verwenden, um vorherzusagen, wann eine Person an Alzheimer erkranken wird, ist schwierig, wenn man PET-Scans allein liest. (Bei diesen Scans handelt es sich um bildgebende Tests, die einen radioaktiven Farbstoff verwenden, um bestimmte Krankheiten im Körper zu identifizieren.)

Das Vorhandensein von Amyloid im Gehirn bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass eine Person innerhalb einer bestimmten Zeit Alzheimer entwickelt; für einige kann es fünf bis zehn Jahre dauern, bis die Symptome der Demenz auftreten, sagte Rosa-Neto. Andere könnten die Krankheit nie entwickeln, sagte er. Aber sobald eine Person Demenz entwickelt hat, ist es sehr schwierig, das Gehirn zu normaler kognitiver Funktion zurückzuführen, fügte Rosa-Neto hinzu.

Der Alzheimer-Vorhersagealgorithmus

Das künstliche Intelligenzprogramm, das Rosa-Netos Team entwickelt hat, könnte Ärzten helfen, die besten Teilnehmer für klinische Alzheimer-Studien zu identifizieren, indem es vorhersagt, wer die Krankheit innerhalb von zwei Jahren entwickeln wird.

Die Erstellung eines effektiven AI-Algorithmus umfasst drei Hauptschritte: das Schreiben der Software, das Training und dann das Testen, um zu sehen, wie gut es funktioniert, sagten die Forscher.

Während sie die Software schrieben, gaben die Softwareingenieure dem Algorithmus einige Hinweise, um die PET-Bilder zu analysieren, sagte Rosa-Neto. Die Ingenieure haben es so konzipiert, dass sie ein häufiges Problem berücksichtigen, das bei der Untersuchung von Menschen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung auftaucht: In einer bestimmten Bevölkerungsgruppe entwickelt nur ein kleiner Teil eines Menschen eine Demenz.

Die Programmierer entwickelten auch den Algorithmus, um zu berücksichtigen, dass der Aufbau von Amyloid-Protein in verschiedenen Konzentrationen, in verschiedenen Konzentrationen und an verschiedenen Stellen im Gehirn stattfinden kann, so die Studie. [10 Dinge, die du nicht über das Gehirn wusste]

Während des Trainingsabschnitts der Studie verwendeten die Wissenschaftler den Algorithmus, um das Vorhandensein von Amyloid in PET-Scans von fast 200 Patienten mit leichter kognitiver Beeinträchtigung zu analysieren. Der Algorithmus wurde dann Bilder von bis zu 24 Monaten gezeigt, bevor die Patienten die Krankheit entwickelt hatten.

Nachdem das Programm aus diesen Informationen gelernt hatte, wurde eine völlig neue Reihe von Amyloid-PET-Gehirnscans von mehr als 270 Personen mit leichten kognitiven Beeinträchtigungen gezeigt. Von ihnen wurden 43 nach der 24-monatigen Nachuntersuchung mit wahrscheinlicher Alzheimer-Krankheit diagnostiziert. Der Algorithmus zeigte jedoch nur die Bilder, die vor der vollständigen Entwicklung der Krankheit aufgenommen wurden. Mit dem, was er gelernt hatte, prognostizierte der AI-Algorithmus mit 84 Prozent Genauigkeit, welche Individuen die Krankheit entwickeln würden, so die Studie.

In der Studie wiesen die Autoren darauf hin, dass kein System, das die Alzheimer-Krankheit allein anhand von Bildern vorhersagt, zu 100 Prozent genau sein kann. Bei etwa 10 Prozent der Diagnosen von "wahrscheinlichen Alzheimer-Erkrankungen" zum Beispiel haben Menschen tatsächlich eine andere Form der kognitiven Beeinträchtigung.

Die Forscher stellten außerdem fest, dass die in die Studie eingeschlossene Gruppe von Personen mit Gedächtnisverlust behaftet ist und möglicherweise nicht die allgemeine Öffentlichkeit repräsentiert. Die Autoren fügten hinzu, dass es sehr wünschenswert wäre, die Ergebnisse in einer allgemeinen Population zu replizieren.

Basierend auf dieser Studie entwickelte das Team auch eine Pilotversion eines Echtzeit-Vorhersage-Tools, das die PET-Gehirnscans von Individuen analysiert und Wahrscheinlichkeiten ausspuckt, wann die Individuen innerhalb von 24 Monaten Demenz entwickeln können. Das Tool steht der Öffentlichkeit online zur Verfügung.

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