Искусственный интеллект научился выявлять маркеры болезни Альцгеймера по рутинным медицинским данным

Ученые из Медицинской школы Чобаняна и Аведисяна при Бостонском университете разработали инновационный инструмент на базе искусственного интеллекта, способный с высокой точностью определять ключевые маркеры болезни Альцгеймера — бета-амилоид и тау-белок. Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Nature Communications.

Главное преимущество новой технологии заключается в том, что она не требует дорогостоящих специализированных исследований. Система использует общедоступные медицинские данные: стандартные снимки мозга, результаты тестов на память и обычные истории болезни пациентов.

Руководитель исследования Виджая Колачаламу пояснил, что команда использовала данные более 12 тысяч человек из различных международных исследовательских групп. В массив информации вошли возрастные показатели, медицинские истории, результаты когнитивных тестов, генетические данные и снимки мозга. На основе этих данных нейросеть обучили распознавать признаки, свидетельствующие о накоплении патологических белков.

После обучения модель успешно прошла проверку на новой группе пациентов, точно определив повышенные уровни амилоида и тау-белка. В отличие от недавно разработанных анализов крови, новый метод также показывает, в каких именно областях мозга локализуются патологические изменения.

«Этот инструмент поможет врачам оперативно отбирать пациентов для лечения новейшими препаратами или для участия в исследованиях. Это сэкономит и время, и деньги, а главное — даст шанс большему числу людей, у которых, возможно, просто нет доступа к дорогим и сложным тестам,» — отметил Колачаламу.

Исследователи полагают, что разработка может коренным образом изменить подход к ранней диагностике болезни Альцгеймера, позволяя выявлять заболевание до появления серьезных симптомов. В перспективе технология может быть адаптирована для диагностики других нейродегенеративных заболеваний, таких как лобно-височная деменция и хроническая травматическая энцефалопатия.