AIはすぐに認知症の予測に使用できる

テクノロジーと機械学習の進歩により、すぐに医師が認知症を発症する可能性が高い人物を特定するのに役立つツールがもたらされる可能性があります。

専門家は、予後能力が何年も前に洞察を提供し、患者とその家族に治療とケアを計画および管理する時間を与えると信じています。

マギル大学の研究者たちは、この種の予測力はすぐにどこの臨床医にも利用できるようになると述べています。

新しい研究では、ダグラス精神保健大学研究所のトランスレーショナルニューロイメージングラボの科学者が人工知能技術とビッグデータを使用して、発症の2年前に認知症の兆候を認識することができるアルゴリズムを開発しました。

調査官は、アルツハイマー病を発症するリスクのある患者の脳の単一のアミロイドPETスキャンからこれを行うことができました。調査結果は、ジャーナルに掲載された新しい研究に表示されます 老化の神経生物学.

この研究の共同執筆者であるPedro Rosa-Neto博士は、この技術により医師が患者を管理する方法を変え、アルツハイマー病の治療研究を大幅に加速させると期待しています。

「このツールを使用することで、臨床試験は研究の時間枠内で認知症に進行する可能性が高い個人にのみ焦点を当てることができました。これにより、これらの研究を実施するために必要なコストと時間が大幅に削減されます」と共同執筆者であるセルジュゴーティエ博士は付け加えます。

研究は、アミロイドが認知症のバイオマーカーであるという知識にかかっています。

科学者は、アミロイドとして知られるタンパク質が軽度認知障害（MCI）の患者の脳に蓄積することを長い間知っていました。

アミロイドの蓄積は認知症の症状が発生する数十年前に始まりますが、すべてのMCI患者がアルツハイマー病を発症するとは限らないため、このタンパク質を予測バイオマーカーとして確実に使用することはできませんでした。

彼らの研究を実施するために、マギルの研究者は、参加している患者がさまざまな画像診断と臨床評価を完了することに同意するグローバルな研究活動であるアルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブ（ADNI）を通じて入手可能なデータを利用しました。

コンピューターサイエンティストのSulantha Mathotaarachchiは、ADNIデータベースのMCI患者のアミロイドPETスキャンを何百回も使用して、チームのアルゴリズムをトレーニングし、認知症を発症する患者を特定しました。その結果、症状が出る前の精度は84％になりました。

ソフトウェアの予測機能を改善するためにアルゴリズムに組み込むことができる認知症の他のバイオマーカーを見つけるための研究が進行中です。

「これはビッグデータとオープンサイエンスが患者のケアに具体的なメリットをもたらす方法の例です」とマギル大学老化研究センターのディレクターでもあるローザネト博士は言います。

新しいソフトウェアが科学者と学生にオンラインで提供されている間、医師は保健当局による認証を受ける前に、このツールを臨床現場で使用することはできません。

そのため、McGillチームは現在、さまざまな患者コホート、特に小さな脳卒中などの同時状態のある患者コホートでアルゴリズムを検証するためのさらなるテストを実施しています。

ソース：マギル大学