STUDIU. Boala Alzheimer ar putea fi diagnosticată înainte de apariția simptomelor, utilizând un sistem AI de înaltă precizie, antrenat cu imagini de rezonanță magnetică
Boala Alzheimer (BA) este o afecțiune neurodegenerativă și reprezintă cea mai frecventă formă de demență. Morbiditatea asociată BA este semnificativă, fiind caracterizată de o deteriorare progresivă și ireversibilă a memoriei și a celorlalte procese cognitive. Deși variantele terapeutice utilizate în prezent nu au scop curativ, obținerea unui diagnostic timpuriu, în faza incipientă a bolii, poate contribui la o mai bună gestionare a simptomatologiei. Actual, diagnosticarea BA presupune utilizarea mai multe tipuri de evaluări, ceea ce reprezintă o provocare în practica de rutină.
Cercetătorii de la Imperial College London au dezvoltat un model predictiv bazat pe imagistica de tip RM (rezonanță magnetică), capabil să detecteze boala Alzheimer cu un grad înalt de acuratețe. Modelul propus ar putea schimba paradigma de diagnostic a BA, de la diagnosticul bazat pe criterii clinice, către utilizarea de rutină a biomarkerilor imagistici. Plasând în prim-plan modificările structurale care apar în creierul pacienților și nu manifestările lor clinice, mai mulți pacienți ar putea beneficia de diagnostic încă din fazele incipiente ale bolii. Acest lucru ar putea avea impact și asupra cercetării din domeniu, facilitând înrolarea în studiu și a pacienților asimptomatici, cu scopul de a dezvolta terapii eficiente încă de la debutul bolii.
„În prezent, nicio altă metodă simplă și disponibilă pe scară largă nu poate prezice boala Alzheimer cu acest nivel de acuratețe, așa că cercetarea noastră este un pas important înainte. Mulți pacienți care se prezintă cu Alzheimer la clinici au și alte afecțiuni neurologice, dar chiar și în cadrul acestui grup, sistemul nostru a putut selecta acei pacienți care aveau Alzheimer dintre cei care nu aveau”, a declarat prof. Eric Aboagye, Department of Surgery and Cancer, Imperial College London.
Alzheimer’s Predictive Vector (ApV), un biomarker predictiv cu precizie înaltă
Au fost evaluate prin IRM modificările structurale de la nivel cerebral, analizând inclusiv regiuni ce nu au fost anterior asociate cu boala Alzheimer, cu ajutorul tehnologiei machine learning (învățare automată). Autorii au adaptat un algoritm dezvoltat pentru clasificarea patologiilor oncologice pentru a-l putea aplica la nivel cerebral, investigând 115 regiuni ale creierului. Pentru analiza acestor regiuni, le-au fost alocate 660 de caracteristici distincte precum dimensiunea, forma și textura. Algoritmul a fost instruit să identifice modificările acestor caracteristici care ar putea prezice cu exactitate boala Alzheimer. Scanările IRM au fost obținute de la Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, fiind analizate secvențele T1w ale imaginilor colectate de un aparat de RM de 1,5 Tesla (cel mai frecvent întâlnit în majoritatea spitalelor). Modelul a fost ulterior testat pe imagistica a peste 400 de persoane cu BA (atât în fazele timpurii ale afecțiunii, cât și în cele avansate), persoane sănătoase și persoane cu alte boli neurologice. În mod concret, grupul de control a cuprins persoanele sănătoase și pacienții diagnosticați cu demență frontotemporală sau boală Parkinson, iar grupul cu tulburări neurocognitive asociate BA a inclus atât pacienții cu BA, cât și pe cei cu MCI (mild cognitive impairment/ tulburare cognitivă ușoară).
Modelul astfel dezvoltat a permis identificarea unui biomarker denumit Alzheimer’s Predictive Vector (ApV) pentru fiecare pacient. Utilizând acest biomarker predictiv, algoritmul a putut discrimina între persoanele cu BA și cele fără această patologie în 98% din cazuri. Cercetătorii evidențiază rata de acuratețe superioară metodelor utilizate la momentul prezent: atrofia hipocampică (26%) sau determinarea beta-amiloid în lichidul cefalorahidian (62%). Capacitatea de predicție a biomarkerului ApV în depistarea BA a fost comparată cu cea a determinării volumului hipocampic și a beta-amiloidului din lichidul cefalorahidian, iar modelul a arătat specificitate, sensibilitate, acuratețe, valori predictive negative și pozitive, precum și rate de probabilitate mai mari decât cele două metode amintite anterior.
„Deși neuroradiologii interpretează deja scanările IRM pentru a ajuta la diagnosticarea bolii Alzheimer, este posibil să existe caracteristici ale imaginilor care nu sunt vizibile chiar și pentru specialiști. Folosirea unui algoritm capabil să selecteze textura și caracteristicile structurale subtile ale creierului care sunt afectate de Alzheimer ar putea îmbunătăți cu adevărat informațiile pe care le putem obține din tehnicile standard de imagistică”, a declarat dr. Paresh Malhotra, neurolog și cercetător, Imperial College Healthcare NHS Trust.
De asemenea, modelul dezvoltat a putut face diferențierea între stadiile bolii Alzheimer (fazele timpurii și cele avansate) cu precizie destul de mare, respectiv 79%. În plus, utilizând algoritmul, au fost observate modificări în regiuni cerebrale care nu au fost anterior asociate cu BA, inclusiv în cerebel, sugerând posibile noi oportunități de cercetare.
Studiul propune o abordare diagnostică nesupraveghată, bazată pe biomarkeri imagistici RM, pentru depistarea caracteristicilor biologice ale bolii Alzheimer. Biomarkerul ApV poate fi aplicat în practica medicală curentă deoarece nu necesită aparatură diferită de cea utilizată în prezent și nici un expert pentru interpretare, ci doar utilizarea modelului tehnologic dezvoltat.
Citește și:
- O nouă definiție a bolii Alzheimer, bazată pe biomarkeri și nu pe manifestările clinice
- STUDIU. Șapte noi locusuri genetice de risc pentru boala Alzheimer, descoperite prin analiza asocierilor la nivel de genom (GWAS) de la peste 1 milion de persoane
- STUDIU GWAS: noi dovezi științifice contribuie la elucidarea etiologiei genetice a bolii Alzheimer și a altor forme de demență