KI kann bald verwendet werden, um Demenz vorherzusagen
Fortschritte in Technologie und maschinellem Lernen können bald zu Tools führen, mit denen Ärzte feststellen können, wer wahrscheinlich an Demenz erkrankt.
Experten glauben, dass die Prognosefähigkeiten viele Jahre im Voraus Erkenntnisse liefern und den Patienten und ihren Familien Zeit geben würden, Behandlung und Pflege zu planen und zu verwalten.
Forscher der McGill University sagen, dass diese Art von Vorhersagekraft bald für Kliniker überall verfügbar sein könnte.
In einer neuen Studie verwendeten Wissenschaftler des Translational Neuroimaging Laboratory des Douglas Mental Health University Institute Techniken der künstlichen Intelligenz und Big Data, um einen Algorithmus zu entwickeln, mit dem die Signaturen von Demenz zwei Jahre vor ihrem Beginn erkannt werden können.
Die Forscher konnten dies mit einem einzigen Amyloid-PET-Scan des Gehirns von Patienten tun, bei denen das Risiko besteht, an Alzheimer zu erkranken. Die Ergebnisse erscheinen in einer neuen Studie, die in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Neurobiologie des Alterns.
Dr. Pedro Rosa-Neto, Co-Hauptautor der Studie, erwartet, dass diese Technologie die Art und Weise, wie Ärzte Patienten behandeln, verändern und die Behandlungsforschung zur Alzheimer-Krankheit erheblich beschleunigen wird.
„Mit diesem Tool konnten sich klinische Studien nur auf Personen konzentrieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit, innerhalb des Zeitrahmens der Studie zu Demenz zu gelangen, höher ist. Dies wird die Kosten und die Zeit, die für die Durchführung dieser Studien erforderlich sind, erheblich reduzieren “, fügt Dr. Serge Gauthier, Co-Hauptautor, hinzu.
Die Forschung basiert auf dem Wissen, dass Amyloid ein Biomarker für Demenz ist.
Wissenschaftler wissen seit langem, dass sich ein als Amyloid bekanntes Protein im Gehirn von Patienten mit leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) ansammelt, eine Erkrankung, die häufig zu Demenz führt.
Obwohl die Anreicherung von Amyloid Jahrzehnte vor dem Auftreten der Demenzsymptome beginnt, konnte dieses Protein nicht zuverlässig als prädiktiver Biomarker verwendet werden, da nicht alle MCI-Patienten an Alzheimer erkranken.
Für die Durchführung ihrer Studie stützten sich die McGill-Forscher auf Daten, die im Rahmen der Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) verfügbar sind, einer weltweiten Forschungsmaßnahme, bei der sich die teilnehmenden Patienten darauf einigen, eine Vielzahl von bildgebenden und klinischen Bewertungen durchzuführen.
Sulantha Mathotaarachchi, eine Informatikerin, verwendete Hunderte von Amyloid-PET-Scans von MCI-Patienten aus der ADNI-Datenbank, um den Algorithmus des Teams zu trainieren, um zu identifizieren, welche Patienten Demenz entwickeln würden. Die Bemühungen führten zu einer Genauigkeit von 84 Prozent vor Auftreten der Symptome.
Derzeit wird nach weiteren Biomarkern für Demenz gesucht, die in den Algorithmus integriert werden könnten, um die Vorhersagefunktionen der Software zu verbessern.
"Dies ist ein Beispiel dafür, wie Big Data und Open Science der Patientenversorgung greifbare Vorteile bringen", sagt Dr. Rosa-Neto, die auch Direktorin des McGill University Research Center für Studien zum Thema Altern ist.
Während Wissenschaftlern und Studenten neue Software online zur Verfügung gestellt wurde, können Ärzte dieses Tool vor der Zertifizierung durch die Gesundheitsbehörden nicht in der klinischen Praxis einsetzen.
Zu diesem Zweck führt das McGill-Team derzeit weitere Tests durch, um den Algorithmus in verschiedenen Patientenkohorten zu validieren, insbesondere bei Patienten mit gleichzeitigen Bedingungen wie kleinen Schlaganfällen.
Quelle: McGill University
