По мнению исследователей из UCL, машинное обучение может помочь найти новые методы лечения деменции.
Новый алгоритм, который может автоматически распознавать различные модели прогрессирования у пациентов с различными видами деменции, включая болезнь Альцгеймера, позволит идентифицировать людей, которые могут лучше всего реагировать на различные виды лечения.
В статье, опубликованной в Nature Communications, исследователи разработали и применили новый алгоритм под названием SuStaIn (вывод подтипа и стадии) для рутинно получаемых МРТ-изображений пациентов с деменцией.
Алгоритм смог идентифицировать три отдельных подтипа болезни Альцгеймера, которые в целом совпадают с теми, которые наблюдаются при вскрытии тканей головного мозга, и несколько различных подтипов лобно-височной деменции. Однако важно то, что этот подтип можно было бы сделать в жизни, используя сканирование мозга, и очень рано в процессе болезни.
Возможность идентифицировать подтипы на ранней стадии заболевания и использование неинвазивного МРТ-сканирования означает, что есть больше шансов определить лучшее лечение для людей.
Профессор Дэниел Александер (UCL Center for Medical Image Computing) сказал: "Этот новый алгоритм обладает уникальной способностью выявлять группы пациентов с различными вариантами заболевания. Одной из ключевых причин неудач в испытаниях лекарств от болезни Альцгеймера является широкий набор очень разных пациентов, которых они тестируют; лечение, оказывающее сильное влияние на определенную подгруппу пациентов, может не показать общего эффекта на всю популяцию, поэтому не пройдите испытания препарата.
"SuStaIn предоставляет способ продемонстрировать эффекты лечения на отдельные подгруппы, потенциально ускоряя вывод препаратов на рынок."
В классических исследованиях деменции у людей проводится единичное измерение, основанное на их симптомах, и неясно, на какой стадии находится болезнь.
SuStaIn использует медицинскую визуализацию, которая позволяет врачам видеть, как прогрессирует болезнь, смотреть на конкретные места накопления белка в головном мозге и делать выводы, какие части дегенерируют.
Доктор. Александра Янг (UCL Center for Medical Image Computing) сказала: "Люди могут иметь схожие симптомы друг с другом, но с помощью SuStaIn мы можем обнаружить, что они принадлежат к разным подгруппам. Это позволяет нам более точно предсказать, как будет прогрессировать их болезнь, и диагностировать ее раньше."
Профессор Джонатан Шотт (Институт неврологии UCL) сказал: "Понимание того, как различные заболевания развиваются с течением времени, имеет решающее значение, если мы хотим разработать рациональные методы лечения и информировать пациентов о прогнозе.
"Это серьезная проблема для заболеваний, которые развиваются годами, если не десятилетиями, и где могут быть существенные различия в основной патологии, а также в структуре и скорости прогрессирования между пациентами.
"Эта работа показывает, что можно выявить различные паттерны заболевания – некоторые из них до сих пор неизвестны – с помощью отдельных снимков МРТ, сделанных у пациентов с различными формами деменции. Помимо предоставления нового понимания деменции, эта работа демонстрирует огромный потенциал SuStaIn для определения подтипов заболеваний в ряде других медицинских контекстов."
В настоящее время команда ищет способы применить алгоритм к другим заболеваниям, недавно представив его на конференции Европейского респираторного общества по хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ).