ВИЛЬНЮС, 12 сен - Sputnik. Группа исследователей из Каунасского университета разработала метод, который может предсказать возможное начало болезни Альцгеймера по изображениям мозга с точностью более 99 процентов. Об этом сообщает портал Medical Express.
Метод был разработан при анализе функциональных МРТ-изображений, полученных от 138 испытуемых, и показал лучшие результаты с точки зрения точности, чувствительности и специфичности, чем ранее разработанные методы.
Изображения делились на шесть различных категорий: от здоровых через спектр легких когнитивных нарушений до болезни Альцгеймера.
Одним из возможных первых признаков болезни Альцгеймера является умеренное когнитивное нарушение (УКН), которое представляет собой стадию между ожидаемым снижением когнитивных функций при нормальном старении и деменцией. С учетом предыдущих исследований функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) может быть использована для выявления областей мозга, которые могут быть связаны с началом болезни Альцгеймера. Самые ранние стадии УКН часто почти не имеют четких симптомов, но в некоторых случаях их можно обнаружить с помощью нейровизуализации.
Обнаружение признаков УКН не обязательно означает наличие болезни, так как это может быть и симптомом других сопутствующих заболеваний, но это скорее показатель и возможный помощник для медицинского работника для дальнейшей оценки ситуации.
"Хотя это была не первая попытка диагностировать раннее начало болезни Альцгеймера по аналогичным данным, наш главный прорыв – точность алгоритма. Очевидно, что такие высокие цифры не являются показателями реальной эффективности в реальной жизни, но мы работаем с медицинскими учреждениями, чтобы получить больше данных", – рассказал научный сотрудник кафедры мультимедийной инженерии факультета информатики Каунасского технологического университета Ритис Маскелюнас.
По его словам, алгоритм можно было бы превратить в программное обеспечение, которое анализировало бы собранные данные от уязвимых групп (людей старше 65 лет, имеющих в анамнезе травмы головного мозга, высокое кровяное давление и так далее) и уведомляло бы медицинский персонал об аномалиях, связанных с ранним началом болезни Альцгеймера.
"Нам нужно максимально использовать данные, – сообщил Маскелюнас, – вот почему наша исследовательская группа фокусируется на европейском принципе открытой науки, чтобы любой мог использовать наши знания и развивать их дальше. Я считаю, что этот принцип вносит большой вклад в развитие общества".
Исследователь добавил, что описанная выше модель может быть интегрирована в более сложную систему, анализирующую несколько различных параметров, например отслеживающую движения глаз, считывание лиц, анализ голоса и так далее. Затем такую технологию можно было бы использовать для самопроверки и оповещения, чтобы обратиться за профессиональной консультацией, если что-то вызывает беспокойство.
"Технологии могут сделать медицину более доступной и дешевой. Хотя они никогда (или, по крайней мере, не скоро) по-настоящему не заменят медицинского работника, технологии могут стимулировать поиск своевременной диагностики и помощи", – заключил ученый.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), болезнь Альцгеймера является наиболее частой причиной деменции, на ее долю приходится до 70 процентов всех случаев. Во всем мире от этого страдают примерно 24 миллиона человек, и ожидается, что это число будет удваиваться каждые 20 лет. Из-за старения общества эта болезнь в ближайшие годы станет дорогостоящим бременем для общественного здравоохранения.