Ученые смотрят в глаза пациентам, чтобы диагностировать болезнь Паркинсона

С помощью искусственного интеллекта (ИИ) исследователи перешли к диагностике болезни Паркинсона, по сути, с помощью проверки зрения. Этот относительно дешевый и неинвазивный метод может в конечном итоге привести к более ранней и более доступной диагностике.

Специфические изменения в головном мозге указывают на болезнь Паркинсона и другие нейродегенеративные заболевания головного мозга (заболевания, характеризующиеся прогрессирующей гибелью клеток мозга). Но у поставщиков медицинских услуг мало доступных или неинвазивных способов диагностики этих состояний. Из-за этого нейродегенеративные заболевания головного мозга в первую очередь диагностируются только при появлении симптомов.

Даже в этом случае для диагностики могут потребоваться дорогостоящие исследования мозга, которые пациенты не могут себе позволить. Хотя эти заболевания в настоящее время не излечимы, более ранняя более дешевая диагностика может помочь пациентам и их семьям подготовиться к более серьезным симптомам болезни, таким как деменция, которые могут улучшить качество жизни.

В последние годы ученые разрабатывают новые методы диагностики, просматривая легкодоступный глазок в мозг: сетчатку человеческого глаза.

«Сетчатка – это окно в мозг», – сказала Майя Короньо-Хамауи, которая изучает раннюю диагностику и методы лечения болезни Альцгеймера в нейрохирургическом институте Максин Дуниц. Сетчатка, слой нервных клеток в задней части глаза, является продолжением мозга и отправляет визуальную информацию в нервные области, отвечающие за зрение. Сетчатку также легко увидеть врачи и ученые с помощью доступной неинвазивной цифровой визуализации.

В рамках одной из последних попыток найти признаки заболевания через это окно ученые из Университета Флориды протестировали новую технику с использованием машинного обучения для идентификации пациентов с болезнью Паркинсона по изображениям их сетчатки. Результаты, представленные на этой неделе на ежегодное собрание Радиологического общества Северной Америки, показывают, что алгоритмы машинного обучения могут быть полезны при идентификации пациентов с болезнью Паркинсона, обнаруживая признаки заболевания на изображениях мелких кровеносных сосудов сетчатки.

“Уже был проведен ряд исследований [showing] что сосудистая сеть в сетчатке отражает этиологию или заболевание в головном мозге », – сказал Руогу Фанг, директор лаборатории изучения и оценки интеллектуальной медицинской информатики в Университете Флориды и старший научный сотрудник этого нового исследования.

При болезни Паркинсона нейроны, вырабатывающие химический дофамин, связанный с мотивацией и участвующий в движении, умирают. Люди могут испытывать проблемы с движением на ранних стадиях болезни, которые со временем усугубляются, и на поздних стадиях болезни может развиться деменция. По мере прогрессирования болезни Паркинсона кровеносные сосуды глаза сужаются, что делает эти сосуды разумной мишенью для маркера болезни.

Фанг и ее исследовательская группа использовали два набора данных изображений сетчатки пациентов с болезнью Паркинсона и без нее, чтобы увидеть, могут ли определенные сети машинного обучения различать, у каких пациентов болезнь Паркинсона, а у каких нет, основываясь на внешнем виде кровеносных сосудов сетчатки. Группа использовала нейронную сеть, чтобы выделить кровеносные сосуды на изображениях сетчатки, и второй тип машинного обучения, называемый машинами опорных векторов, чтобы определить, проявляют ли сосуды признаки болезни Паркинсона.

Они также подвергли эти изображения еще одному этапу, увеличив контраст, чтобы увидеть, может ли это сделать их сети еще более точными при определении того, какие изображения показывают признаки заболевания. При таком редактировании изображений было обнаружено больше мелких кровеносных сосудов, которые на исходных изображениях казались более тусклыми.

Первый набор данных включал 238 изображений сетчатки из Биобанка Великобритании от известных пациентов с болезнью Паркинсона и контрольную группу из 238 изображений от пациентов схожей демографии, не страдающих болезнью Паркинсона. Второй, меньший набор данных был собран от пациентов с болезнью Паркинсона в Центре по борьбе с болезнями движения Университета Флориды и включал 72 изображения болезни Паркинсона и 72 контрольных изображения.

Когда исследователи увеличили контраст изображений и пропустили каждый набор данных через глубокое обучение и различные типы сетей машинных векторов поддержки, наиболее успешные сети смогли определить, какие изображения были получены от пациентов с болезнью Паркинсона с точностью более 70%.

«Это хорошие цифры для точности», – сказал Короньо-Хамауи, не принимавший участия в исследовании. «Это многообещающий набор данных», но, добавила она, с оговоркой, что изменения в кровеносных сосудах характерны для других нейродегенеративных заболеваний. Чтобы поставить окончательный диагноз, врачу необходимо больше знать о том, что происходит в мозге.

Но Фанг сказал, что их следующим шагом будет дальнейшее тестирование этого метода и выяснение того, какие специфические характеристики кровеносных сосудов указывают на болезнь Паркинсона.

Эта работа является частью более широких усилий исследователей по использованию глаза как окна в мозг. Короньо-Хамауи и ее лаборатория также работают над разработкой неинвазивной диагностики с использованием изображений сетчатки, но для болезни Альцгеймера, которая связана с накоплением белков, называемых бета-амилоидными бляшками в головном мозге.

Последняя работа Короньо-Хамауи, небольшое исследование, опубликованное в журнале Болезнь Альцгеймера и деменция: диагностика, оценка и мониторинг заболеваний, показали, что чем больше бета-амилоида в определенной области сетчатки, тем меньше их гиппокамп, структура мозга, важная для памяти и сильно пораженная болезнью Альцгеймера. Гибель клеток гиппокампа приводит к проблемам с памятью, что является распространенным симптомом болезни. Количество бляшек на сетчатке также зависело от когнитивных симптомов пациентов. Пациенты с большим количеством бляшек сетчатки имели более низкие баллы при оценке когнитивных областей, таких как внимание и память.

В настоящее время для диагностики болезней Альцгеймера или Паркинсона нельзя использовать ни обследование глаз, ни методы визуализации сетчатки, но многие из них проходят испытания на пациентах. «Прямо сейчас проводится множество клинических испытаний», – сказал Короньо-Хамауи.

Если и когда методы визуализации сетчатки будут одобрены для диагностики, это может позволить клиницистам выявлять признаки заболевания раньше и расширить доступ для людей, которые не могут позволить себе диагностику с помощью других дорогостоящих тестов и сканирований мозга. В Центре двигательных расстройств Университета Флориды, например, исследователям даже не понадобилось профессиональное офтальмологическое оборудование, не говоря уже о дорогостоящих сканированиях мозга. Они использовали iPhone со специальной насадкой для линз, чтобы сфотографировать сетчатку.

Короньо-Хамауи считает, что научное сообщество может быть близко к тому, чтобы внедрить в клинику методы диагностики с визуализацией глаз на благо пациентов и медицинских работников. «Это будет намного проще и доступнее», – сказала она.

Leave a Comment