高度なMRIはメモリ低下の予測に役立ちます

新しい研究では、人工知能（AI）と脳の画像処理を組み合わせて使用​​し、軽度の認知障害を持つ個人が記憶喪失のスパイラルを継続するかどうかを判断しています。

「私たちは、初期の軽度認知障害のある個人の約半分がアルツハイマー病に進行することを知っています」と、ジュネーブ大学病院の放射線科医である主任研究者のSven Haller氏は述べた。

「しかし、どの患者が衰退し続けるかわからないため、アルツハイマー病の初期の治療が困難になります。」

ハラーと研究者のチームは、2つの新しい手法を使用して、38人の女性と31人の男性を含む35人の対照参加者（平均年齢63.7）と69人のMCI患者（平均年齢65歳）の脳を画像化しました。

患者は、一連の神経心理学テストに基づいてMCIと診断され、1年後、67人の患者に繰り返されて、疾患が安定しているか（40人）、進行性であるか（27人）を判定しました。

磁化率加重MRIと呼ばれる高度な技術を使用して、研究者らは、微小出血または微小出血と呼ばれる小さな漏れの存在を含む、脳内の多くの血管のより詳細なスキャンを生成することができました。

「脳微小出血の数は、対照群よりも軽度の認知障害を持つ個人で有意に多かった」とハラー博士は述べた。

MRIスキャンにより、安定したMCIを持つ個人の33％と進行性MCIを持つ個人の54％に微小出血が明らかになりました。コントロール参加者のわずか14％がマイクロブリードを発症しました。

感受性加重MRIはまた、対照の参加者と比較して、MCIを持つ個人は脳の構造内の特定の領域の鉄濃度を大幅に増加させ、他の人の鉄濃度を低下させたことを明らかにしました。

「皮質下核における鉄の分布の変化は、健常対照者と軽度認知障害患者の間のもう1つの際立った特徴でした」とHaller博士は述べた。

Hallerのチームは、アルゴリズムを使用してグループ内のパターンを識別し、分類を作成する人工知能技術であるサポートベクターマシン（SVM）を使用してMRIデータも分析しました。

最初の検査で収集されたベースラインMRIデータのSVM分析により、進行性MCIの患者と85％の精度で安定したMCIの患者が区別されました。

「私の研究の目標は、さらなる低下のリスクがある個々の患者の診断に役立つ、軽度の認知障害のバイオマーカーを特定することです」とハラー博士は述べた。 「SVMを使用して脳内の鉄沈着物を分析することは、そのようなバイオマーカーかもしれません。」

出典：北米放射線学会