От легкого когнитивного нарушения до болезни Альцгеймера прогнозирование риска

Прогнозирование риска от легкого когнитивного нарушения до болезни Альцгеймера

Поделиться на Pinterest
Как можно предсказать, кто будет страдать от болезни Альцгеймера при легком когнитивном ухудшении Кредит за изображение: Andrew Brookes/Getty Images.
  • Болезнь Альцгеймера затрагивает более 55 миллионов человек по всему миру и обходится примерно в $1,3 триллиона в год.
  • Самая распространенная форма деменции, болезнь Альцгеймера, влияет на до 70% этих людей.
  • Новые методы лечения наиболее эффективны, если начать их применение на ранних стадиях заболевания, однако диагностирование на этой стадии сложно, так как ранние симптомы часто относят к нормальным изменениям, связанным со старением.
  • Теперь новое исследование разработало глубокую систему обучения, которая может определить риск прогрессирования от легкого когнитивного ухудшения до болезни Альцгеймера.

В 2019 году, по данным исследования Глобальная нагрузка заболеваний, травм и факторов риска, примерно 57,4 миллиона человек во всем мире страдали от деменции.

К 2050 году, по прогнозам исследования, это число возрастет до более чем 150 миллионов. И большинство из этих людей будут страдать от болезни Альцгеймера.

Затраты на деменцию огромны и оказывают огромное давление на системы здравоохранения и семьи. По всему миру годовые расходы оцениваются в $1,3 триллиона.

До недавнего времени доступные методы лечения могли облегчить симптомы, но не могли замедлить или остановить прогрессирование заболевания.

Ранняя диагностика для обеспечения эффективности лечения

Новые моноклональные антитела для лечения болезни Альцгеймера, такие как леканемаб, адуканумаб и донанемаб, были признаны первыми лечебными методами, влияющими на само заболевание.

Они могут очищать амилоидные бляшки, которые накапливаются в мозге и считаются ответственными за большинство симптомов болезни.

Однако эти методы эффективны только при раннем применении на ранних стадиях болезни. И здесь возникает проблема, так как текущая диагностика, согласно Ассоциации Альцгеймера, в основном основывается на документировании умственного упадка, и состояние редко диагностируется до значительного повреждения мозга.

Биомаркеры для болезни Альцгеймера, такие как амилоидные и тау-белки, могут быть обнаружены в цереброспинальной жидкости (ЦСЖ), но этот инвазивный и дорогостоящий тест не является полностью надежным.

Исследования показали, что эти биомаркеры также могут быть обнаружены в плазме крови, но еще есть некоторый путь, прежде чем эти тесты могут быть использованы в клинической практике.

Доктор Эмер МакСуини, генеральный директор и консультант нейрорадиолог в Re:Cognition Health, подчеркнул важность ранней диагностики, сказав:

“С недавним и долгожданным успехом международных клинических испытаний новых лечебных методов для болезни Альцгеймера и одобрением FDA адуканумаба и леканемаба; возникает все большая необходимость в разработке недорогих и всеобщих оценок, чтобы идентифицировать людей, страдающих от прогрессирующего когнитивного упадка, связанного с болезнью Альцгеймера”.

Легкое когнитивное ухудшение и риск деменции

Многие люди испытывают легкое когнитивное ухудшение по мере старения, но большинство из них не заболевают болезнью Альцгеймера.

Один из подходов к диагностике заключается в определении тех людей с легким когнитивным ухудшением, которые наиболее подвержены риску развития болезни Альцгеймера.

Новое исследование именно это и сделало – разработало глубокую систему обучения, которая может классифицировать людей с легким когнитивным ухудшением по их риску развития болезни Альцгеймера. Исследование опубликовано в журнале iScience.

Доктор Перси Гриффин, директор научного взаимодействия в Ассоциации Альцгеймера, не участвовал в данном исследовании, приветствовал его.

“Если эта работа будет подтверждена на более крупных и разнообразных группах испытуемых, она поможет врачам предсказать переход от ранних к поздним стадиям болезни. Это важно, потому что раннее обнаружение и точная диагностика позволят людям воспользоваться новыми и развивающимися методами лечения болезни Альцгеймера на ранних стадиях”, – сказал он Medical News Today.

Новый способ обнаружения тонких изменений в мозге

Исследователи, проводившие новое исследование, использовали данные из инициативы по нейроимиджингу болезни Альцгеймера (ADNI) и Национального координирующего центра по болезни Альцгеймера (NACC).

Все участники, данные которых были включены в исследование, имели легкое когнитивное ухудшение. Исследователи использовали данные магнитно-резонансного изображения (МРТ) и биомаркеры ЦСЖ для диагностики легкого когнитивного ухудшения и болезни Альцгеймера, а также посмертные данные для подтверждения этих диагнозов.

Исследователи разделили людей с легким когнитивным нарушением на группы в зависимости от уровня амилоида в жидкости мозга. Затем они изучали шаблоны объема серого вещества внутри этих групп, чтобы выявить группы риска.

Радиологи проанализировали МРТ-сканы, чтобы определить наличие и степень атрофии в нескольких областях. Атрофия мозга связана с прогрессированием от легкого когнитивного нарушения к болезни Альцгеймера.

Затем исследователи разработали модели глубокого обучения для прогнозирования прогресса от легкого когнитивного нарушения к болезни Альцгеймера.

Затем они связали свои прогнозы модели с биологическими данными, подтверждающими диагнозы Альцгеймера с помощью посмертных данных.

Соответствующий автор Др. Виджая Б. Колачалама, доцент медицины в Чобанианской и Аведисианской медицинской школе Бостонского университета, объяснил:

«Мы использовали глубокие нейронные сети, основанные на выживаемости, вместе с минимально обработанной структурной МРТ, широко доступным неинвазивным методом. Кроме того, применяя передовые методы глубокого обучения в сочетании с SHapley Additive exPlanations (SHAP), методом, основанным на кооперативной теории игр и используемым для повышения прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения, мы смогли выявить особенно важные области для прогнозирования увеличенного риска прогрессии».

Др. Гриффин был вдохновлен результатами исследования: «Болезнь Альцгеймера убивает клетки мозга и изменяет структуру мозга в нескольких областях. В ранних стадиях болезни эти изменения могут быть незаметными и трудно обнаружимыми».

«Так как методы машинного обучения, используемые в этой статье, лучше способны обнаружить эти незначительные изменения в пораженных областях мозга, они могут помочь повысить точность прогнозирования перехода к более поздним стадиям болезни», добавил он.

Обнадеживающее развитие

«Раннее выявление лиц, находящихся в риске, крайне важно, и учитывая сложность мозга и этой болезни, использование инноваций, связанных с машинным обучением о регионах мозга, вероятно, будет лучшим способом прогнозирования лиц, находящихся в наибольшем риске», сказал Др. МакСуини.

Авторы предлагают, что их практический подход к прогнозированию индивидуализированного риска прогрессирования у лиц с легким когнитивным нарушением может быть полезен как в клинической, так и в исследовательской среде, где имеется доступ к регулярно собираемым структурным невроимиджинговым данным.

Однако, Др. Гриффин привнес ноту осторожности: «Когорты, использованные для создания этих моделей, не представляют нашу разнообразную общину, страдающую от болезни Альцгеймера и других деменций. Это означает, что расовые и этнические различия в прогрессии болезни могут не быть учтены в этих моделях».

«Очень важно, чтобы новые технологии не углубляли существующие неравенства в здравоохранении. Поэтому эти модели должны быть обучены на более крупных и разнообразных когортах, прежде чем их можно будет широко применять», добавил он.

Однако, Др. МакСуини оптимистично отнесся к этому инновационному подходу, который может помочь в более раннем диагностировании.

«К сожалению, есть миллионы людей, страдающих от этой болезни, и создание инноваций в пересечении патологии, неврологии и компьютерных наук – это очень перспективный путь к решению этой гигантской проблемы», – заявила она MNT.