阿爾茨海默病又稱(chēng)老年癡呆，是一種常見(jiàn)的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，目前尚無(wú)治愈方法。雖然近年來(lái)出現(xiàn)的一些藥物可以幫助阻止病情的發(fā)展，但是這些治療必須在疾病發(fā)展早期就進(jìn)行才能發(fā)揮足夠有效的作用。
為此，科學(xué)家們一直在與時(shí)間賽跑，以期發(fā)現(xiàn)早期診斷病情的方法。
在近期發(fā)表于Radiology上的一項(xiàng)研究中，研究人員將神經(jīng)影像學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能）相結(jié)合，試圖預(yù)測(cè)患者在首次出現(xiàn)記憶障礙時(shí)是否會(huì)患上阿爾茨海默病（這是對(duì)其進(jìn)行干預(yù)的時(shí)機(jī)），并最終成功使診斷時(shí)間比常規(guī)方法提前了近6年！
阿爾茨海默氏癥患者的大腦（左）與未患該病的人的大腦之間的比較（圖片來(lái)源：加州大學(xué)舊金山分校）
PET掃描原理及短板
診斷阿爾茨海默病的一種常用工具叫做正電子發(fā)射斷層掃描（PET），主要原理是通過(guò)掃描測(cè)量大腦中特定分子（如葡萄糖）的水平來(lái)判斷癥狀嚴(yán)重程度的。葡萄糖是腦細(xì)胞的主要燃料來(lái)源，細(xì)胞越活躍，消耗的葡萄糖就越多。隨著腦細(xì)胞的病變和死亡，葡萄糖消耗逐漸減少，最終沒(méi)有葡萄糖。
其他一些類(lèi)型的PET掃描，旨在尋找與阿爾茨海默病有關(guān)的蛋白質(zhì)，但葡萄糖PET掃描更常見(jiàn)且更便宜，尤其是在較小的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和發(fā)展中國(guó)家，因?yàn)樗鼈冞€被用于癌癥分期。
因此，放射科醫(yī)生多使用這些掃描試圖通過(guò)尋找大腦中（額葉和頂葉中）降低的葡萄糖水平來(lái)檢測(cè)阿爾茨海默氏癥。但問(wèn)題是，由于該疾病是一種緩慢的進(jìn)行性疾病，因此葡萄糖的變化非常微妙，難以用肉眼觀察。
阿爾茨海默氏病患者腦部的PET掃描（圖片來(lái)源：National Institute on Aging）
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家們有了將機(jī)器學(xué)習(xí)與PET掃描相結(jié)合以更早、更可靠地診斷早期阿爾茨海默病的想法。
人工智能有效提高診斷效率
在最新這項(xiàng)研究中，為了訓(xùn)練“InceptionV3架構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法），主要研究者Jae Ho Sohn及其同事收集了來(lái)自阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃（ADNI）的一些圖像，這是一個(gè)龐大的公共PET掃描數(shù)據(jù)集，來(lái)自阿爾茨海默病、輕度認(rèn)知障礙或無(wú)障礙患者。
隨后，這種算法開(kāi)始獨(dú)立學(xué)習(xí)哪些特征對(duì)于預(yù)測(cè)阿爾茨海默病的診斷非常重要，哪些不是。通過(guò)在ADNI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練、對(duì)比、測(cè)試以及最后的結(jié)果分析，研究人員發(fā)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)用于早期預(yù)測(cè)阿爾茨海默病的深度學(xué)習(xí)算法在100％靈敏度下達(dá)到82％的特異性，并在病人得到最終診斷之前平均75.8個(gè)月——相當(dāng)于六年，做出了正確的疾病預(yù)測(cè)。
重要意義
阿爾茨海默病的難點(diǎn)在于，當(dāng)所有的臨床癥狀出現(xiàn)并且我們可以做出明確診斷時(shí)，太多的神經(jīng)元已經(jīng)死亡，基本上已經(jīng)難再逆轉(zhuǎn)。而如果這一算法能夠做到提前診斷，Sohn認(rèn)為在神經(jīng)科醫(yī)生開(kāi)始試圖將記憶低下患者視為阿爾茨海默病的癥狀時(shí)，可以使用該算法幫助他們更快地獲得所需要的治療。
“我相信這種算法具有很強(qiáng)的臨床相關(guān)性，” Sohn說(shuō)，“然而，在我們能夠做到這一點(diǎn)之前，我們需要在更大，更多樣化的患者隊(duì)列中驗(yàn)證和校準(zhǔn)算法，是來(lái)自不同大陸和各種不同類(lèi)型的設(shè)置。”
Sohn表示，下一步他們將在來(lái)自不同醫(yī)院和國(guó)家的更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集上測(cè)試和校準(zhǔn)這一算法。
合作咨詢
肖女士
021-33392297
Kelly.Xiao@imsinoexpo.com
2006-2025 上海博華國(guó)際展覽有限公司版權(quán)所有（保留一切權(quán)利）
滬ICP備05034851號(hào)-57
