一项新研究开发了一种人工智能工具，通过分析脑部核磁共振成像扫描，能够以近93%的准确率预测阿尔茨海默病。
阿尔茨海默病是一种进行性疾病，可导致记忆丧失和认知能力下降。检测阿尔茨海默病通常需要全面的医学评估，而患者往往是在出现可能表明大脑功能衰退的症状后，才会接受此类评估。
阿尔茨海默病会随时间缓慢恶化，早期准确的诊断有助于治疗疾病的进展。然而，早期诊断通常具有挑战性，因为最初的症状可能与典型的年龄相关记忆或思维变化相似。
因此，能够早期诊断阿尔茨海默病，甚至预测症状出现的方法，对于最大限度地发挥新兴疾病修饰疗法的效果以及管理病情至关重要。
一项发表在《神经科学》期刊上的新研究，强调了一种人工智能工具，该工具可以分析MRI扫描并识别与阿尔茨海默病相关的脑容量损失模式。
研究结果表明，该模型能够准确预测病情，这表明机器学习技术可能比传统诊断方法更早地检测到疾病。
训练AI识别阿尔茨海默病
为了开发预测模型，来自伍斯特理工学院的研究人员分析了815名年龄在69岁至84岁之间的参与者的MRI扫描数据。
这些扫描来自阿尔茨海默病神经影像学倡议，这是一个大型研究项目，收集了认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者的影像数据。
由于阿尔茨海默病会损伤神经元并导致脑组织损失，这些扫描可能包含表明早期疾病发展的细微变化。
研究团队使用机器学习模型测量了95个不同脑区的脑容量。然后，一个算法比较这些测量结果，以识别区分健康大脑与受认知障碍或阿尔茨海默病影响大脑的模式。
结果显示，该模型能够可靠地分类扫描结果，并以近93%的准确率预测疾病的存在。
与阿尔茨海默病相关的关键脑区
通过分析大量的脑部扫描数据集，研究人员还识别出几个结构变化与疾病密切相关的脑区。
值得注意的是，海马体、杏仁核和内嗅皮层的体积损失是跨年龄和性别组中最强的阿尔茨海默病指标之一。
海马体在记忆和学习中起关键作用，杏仁核调节情绪，而内嗅皮层参与记忆、导航和感知，是阿尔茨海默病最早受影响的脑区之一。
有趣的是，研究人员还发现，年龄在69至76岁（研究中最年轻的群体）的个体通常表现出右侧海马体的体积损失，这表明该区域可能作为该疾病的早期生物标志物。
《今日医学新闻》采访了加利福尼亚州尔湾市MemorialCare医疗集团的内科医生、健康脑诊所首席医疗官Dung Trinh医学博士，讨论了右侧海马体的可能作用。
Trinh告诉我们：“论文指出海马体是阿尔茨海默病中最早且最一致影响记忆的结构之一，在疾病早期过程中组织会快速损失。”
他详细解释道：“在这个数据集中，69至76岁年龄组显示右侧海马体体积显著减少，这可能意味着该区域对更广泛的皮质变化成为主导之前的早期细微神经退行性变敏感。”
Trinh指出：“我认为这是一个有希望的信号，而不是一个确定的独立生物标志物，因为该研究仍基于单一队列和内部验证。”
男性和女性大脑的差异
此外，该研究还揭示了阿尔茨海默病可能如何影响男性和女性大脑的一些差异。
在女性脑部扫描中，左侧颞中皮质的体积损失更为显著。该区域与语言和视觉处理相关。
然而，在男性脑部扫描中，变化在右侧内嗅皮层更为明显。
研究人员提出，这些差异可能与衰老相关的激素变化有关，例如雌激素和睾酮水平的下降，这些激素此前已被认为与女性和男性的阿尔茨海默病风险相关。
Trinh指出，他发现了性别特异性不对称性很有趣，并同意作者的假设作为可能的原因：
“作者们讨论了一个生物学上可信的框架，涉及激素变化（尤其是绝经后雌二醇减少）、遗传风险（如APOE-e4基因变异）以及神经炎症过程与淀粉样蛋白和tau蛋白病理的相互作用。不过，这些因素在本研究中并未直接测量，因此应被视为可能的解释，而非已证实的原因。”
研究的下一步
研究团队计划继续使用更先进的深度学习方法改进他们的预测模型。
Trinh谨慎地表示，虽然这项研究显示出前景，但仍有必要进行进一步验证：
“基于人工智能的影像学可以检测到可能难以用肉眼观察到的多区域结构模式，这项研究表明，这些模式可能出现在从认知正常到轻度认知障碍再到阿尔茨海默病的转变过程中。如果未来的验证得以实现，它可以帮助临床医生更早地识别高风险患者，更密切地监测进展，并最终根据个体的神经解剖学特征制定治疗方案。”
“在实践中，这可能意味着更早的干预、更好地选择适合疾病修饰疗法的患者，以及更密切地监测那些最有可能衰退的个体。但我要强调，这篇论文显示了前景，而非临床准备就绪。”
Trinh补充道：“将MRI与其他生物标志物（例如淀粉样蛋白、tau蛋白、血液生物标志物、遗传学和纵向随访）相结合，将有助于显示模型是否预测了真实世界的进展，而不仅仅是单个数据集内的分类。”
研究团队还旨在调查可能影响阿尔茨海默病发展的其他因素，包括糖尿病等疾病。
研究团队表示，如果在更大的人群中得到验证，基于人工智能的工具最终可以帮助临床医生更早地识别出有阿尔茨海默病风险的个体，从而改善诊断和测试新疗法的能力。
【全文结束】