NMH: разработана нейросеть, предсказывающее появление слабоумия с точностью 80%

Британские ученые из Лондонского университета королевы Марии создали новый метод прогнозирования деменции за девять лет до постановки диагноза. По словам специалистов, способ превосходит привычные тесты на память и измерения степени усадки мозга. Исследование опубликовано в научном журнале Nature Mental Health (NMH).

Деменция — собирательный термин, используемый для описания различных состояний, характеризующихся постепенным снижением когнитивных функций, достаточно серьезным, чтобы мешать повседневной жизни и независимому функционированию. Она влияет на память, мышление, ориентацию, понимание, счет, способность к обучению, язык и суждение.

Специалисты использовали данные из крупной британской базы биомедицинских данных UK Biobank. Исследователи сосредоточились на подгруппе участников, которые прошли функциональное магнитно-резонансное сканирование (фМРТ) и либо уже имели диагноз деменции, либо получили его позже.

Выборка состояла из 148 случаев деменции и 1030 подобранных контролей, что обеспечило надежную группу сравнения путем сопоставления по возрасту, полу, этнической принадлежности, ведущей руке и географическому положению центра сканирования МРТ.

Участники прошли сканирование фМРТ в состоянии покоя (rs-fMRI), которое измеряет активность мозга путем обнаружения изменений в кровотоке.

Исследователи нацелились на сеть пассивного режима работы мозга (DMN), структуру мозга, активную во время отдыха и участвующих в когнитивных функциях высокого уровня, таких как социальное познание и самореферентное мышление.

Используя технику, называемую динамическим причинно-следственным моделированием (DCM), ученые проанализировали данные rs-fMRI, чтобы оценить эффективную связность между различными регионами в DMN.

Затем специалисты использовали эти оценки связности для обучения модели машинного обучения. Целью этой модели было различение людей, у которых впоследствии возникнет деменция, и тех, у кого она не разовьется.

Нейросесть выявила 15 ключевых параметров связей в DMN, которые значительно различались между будущими случаями деменции и контрольными группами. Среди них наиболее заметные изменения включали повышенное торможение от вентромедиальной префронтальной коры (vmPFC) к левой парагиппокампальной формации (lPHF) и от левой интрапариетальной коры (lIPC) к lPHF, а также ослабленное торможение от правой парагиппокампальной формации (rPHF) к дорсомедиальной префронтальной коре (dmPFC).

В дополнение к диагностическим возможностям исследователи разработали модель для прогнозирования времени до постановки диагноза деменции. Прогностическая сила этих моделей составляет 80% и предполагает, что изменения в DMN могут служить ранними биомаркерами деменции, открывая окно в процесс заболевания за годы до появления клинических симптомов.

По теме Разработан алгоритм на основе ИИ, способный с высокой точностью спрогнозировать развитие болезни Альцгеймера В России создали систему, определяющую местоположение человека с помощью Wi-Fi с точностью 5-7м Patterns: создана нейросеть, моделирующая итог разных методов терапии пациента Apple готовит свою нейросеть для помощи программистам Появление новых патриотичных лидеров является главным гарантом для безопасности и развития нашего государства