Смешанные сигналы: противоречивые результаты ПЭТ могут указывать на ранний амилоид

1769835376
2026-01-31 02:16:00

30 января 2026 г.

При оценке результатов ПЭТ-сканирования на амилоид не выплескивайте ребенка вместе с водой. Это было сообщение, переданное Марго Хестон на совещании по визуализации амилоида человека, проходившем 12–14 января в Сан-Хуане, Пуэрто-Рико. Хестон, работающий в лабораториях Гил Рабинович и Рено ЛаДжуа из Калифорнийского университета в Сан-Франциско показали, что даже когда визуальные и количественные результаты ПЭТ не совпадают, люди, показавшие положительный результат только по одному показателю, уже накапливают амилоид ускоренными темпами.

• При амилоидной ПЭТ визуальные и количественные показания расходятся в 6 процентах случаев.
• В некоторых случаях виновато региональное накопление.
• Люди с несогласованными результатами сканирования накапливали амилоид быстрее, чем те, у кого оба метода были отрицательными.

Клиническим стандартом интерпретации ПЭТ-сканирования является «визуальное чтение», при котором эксперт, например нейрорадиолог, оценивает изображения, полученные при сканировании. Центры все чаще включают количественные измерения для улучшения согласованности между читателями, сайтами и трассировщиками, а также для выявления ранних или тонких амилоидных изменений, которые труднее увидеть глазом. Однако иногда эти две оценки не совпадают. Ученые спорят, почему это происходит и как лучше интерпретировать такие противоречивые результаты сканирования.

Двоичный и непрерывный. Сканирование амилоида ПЭТ классифицируется либо по визуальному считыванию (вверху), либо по количественному пороговому определению (внизу); иногда используются оба метода. [Courtesy of Margo Heston.]

Хестон проанализировал данные сканирования Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) и продольного исследования болезни Альцгеймера с ранним началом (LEADS), двух продольных многоцентровых исследований, в которых используются стандартизированные протоколы визуализации для отслеживания прогрессирования болезни Альцгеймера. ADNI фокусируется на болезни Альцгеймера с поздним началом, обычно набирая людей в возрасте от 60 до 80 лет с жалобами на память, тогда как LEADS набирает людей, у которых аналогичные симптомы развиваются до 65 лет.

В анализе Хестона использовалось первое сканирование каждого человека, у которого были как визуальные, так и количественные данные. Из 1808 участников ADNI/LEADS визуальное считывание выполнял один член группы читателей UCSF, в которую входили рентгенологи, врачи ядерной медицины или неврологи, прошедшие официальное онлайн-обучение производителя для каждого радиофармпрепарата, а также дополнительное внутреннее обучение в UCSF, которое включало проверку набора сложных сканирований. Эти читатели оценили 55 сканирований как амилоид-отрицательные при визуальном считывании (V-), несмотря на положительные результаты количественного анализа (Q+). Параллельно те же самые читатели считали 51 амилоид-положительным на глаз, хотя их количественное отсечение было ниже 18 центилоидов (V+Q−). Другими словами, разногласия произошли в обе стороны.

Почти 90 из этих противоречивых сканирований были получены от людей с когнитивными нарушениями или с легкими нарушениями, причем меньшинство — от людей с деменцией. В целом амилоидную нагрузку легче выявить на более поздних стадиях заболевания. Любопытно, что, похоже, существовала половая разница. Из сканов, которые были Q+/V-, Из них 35 женщин и 20 мужчин, а при сканировании Q-V+ 17 женщин и 34 мужчины. Неизвестно, является ли эта разница биологически значимой или это просто случайная находка.

Почему происходит это разногласие? Подсказка появилась, когда Хестон и его коллеги изучили сканы регион за регионом. Некоторые сканирования Q-V+ выявили повышенное поглощение индикатора в определенных областях, особенно в лобной коре, но не в остальной части мозга. В других случаях Q-V+ амилоид появлялся в затылочной коре, которая, как полагают, накапливает амилоид на более поздних стадиях патологии БА. Читатель-человек может назвать эти локальные участки положительными, но эта закономерность может обмануть алгоритм квантования. Квантование — это процесс преобразования значений из большого или непрерывного набора в меньший дискретный набор.

Чтобы проверить, является ли ранний амилоид, обнаруженный при дискордантных ПЭТ-сканированиях, клинически значимым, Хестон и его коллеги измерили, накапливали ли эти люди впоследствии амилоид быстрее, чем те, у кого был явно отрицательный результат. Они использовали количественные данные ПЭТ, полученные до первоначальной оценки и не считываемые визуально, а также сканы, собранные позже. Они обнаружили, что люди в дискордантных группах накапливали амилоид более чем на 1,5 сентилоида в год, что намного выше почти плоской траектории у людей с QV, у которых уровень амилоида увеличивался всего на 0,16 сентилоида в год (изображение ниже).

Ускорение амилоида. В дискордантных случаях (фиолетовый и зеленый) амилоид накапливался быстрее, чем у людей, чьи снимки были отрицательными обоими методами (серый), хотя и не так быстро, как в случаях, когда оба метода были положительными (красный). [Courtesy of Margo Heston.]

Путешествие Сперлинг из Бригама и женской больницы в Бостоне, отметила, что она тоже видела много противоречивых случаев в исследовательских когортах людей с ранней доклинической стадией болезни Альцгеймера, таких как исследование A4 LEARN. A4 LEARN представляет собой группу продольного наблюдения за добровольцами без когнитивных нарушений, которые прошли скрининг для участия в исследовании соланезумаба A4, но имели недостаточное количество амилоида для включения. «Мы видим несколько случаев положительного визуального чтения и количественно отрицательного, но очень много людей с количественно положительными и отрицательными визуального чтения», — сказал Сперлинг.

Хестон и его коллеги также изучили уровень несоответствий в IDEAS, большом многоцентровом клиническом исследовании с участием 10 000 получателей медицинской помощи, проводимом Рабиновичем. В IDEAS 14 процентов сканирований имели несоответствие между визуальными и количественными показателями — более чем в два раза больше, чем в ADNI и LEADS. Это позволяет предположить, что несоответствия могут быть довольно частыми среди населения в целом, а методы интерпретации сканирований все еще нуждаются в улучшении.

Элизабет Мормино Стэнфордского университета подчеркнул важность набора данных IDEAS. По ее словам, это отражает то, как амилоидная ПЭТ проводится в рутинной практике более точно, чем когорты центров памяти. По сравнению с ADNI и LEADS, которые используют определенные протоколы визуализации с фиксированными окнами сбора данных и централизованным контролем качества, данные IDEAS имеют гораздо больше вариаций. Сканирования выполняются в более широких временных окнах, на разных сканерах, с разными лигандами, с использованием ряда настроек визуализации и без центрального контроля качества. Хотя известно, что эти различия влияют на количественные показатели амилоидной нагрузки, Мормино отметил, что менее ясно, насколько они влияют на зрительное восприятие.

«Важно учитывать эти различия в качестве данных при интерпретации противоречивых случаев», — сказал Мормино. «Хотя эти исследовательские данные ADNI и LEADS ценны, они, вероятно, недооценивают распространенность несоответствий, которые мы можем наблюдать в клинических условиях». Рабиновичи согласен, что по сравнению с ADNI и LEADS, популяция IDEAS содержит более высокую долю людей в промежуточном центилоидном диапазоне, которых труднее классифицировать.

Придут ли технологии на помощь? Модели искусственного интеллекта разрабатываются для автоматизации интерпретации амилоидных ПЭТ-сканирований. В ХАИ, Сяо Юйработаю в Джейкоб ФогельЛаборатория Лундского университета в Швеции представила одну такую модель. Прошел обучение и тестирование на наборах данных ADNI и IDEAS. Модель Ю согласовывалась как с зрительным восприятием человека, так и с количественным определением центилоидов в 85 процентах случаев, не согласовывалась с одним показателем в 13 процентах случаев и не согласовывалась с обоими в 2 процентах.

Остается неясным, смогут ли такие модели в конечном итоге устранить несоответствие между визуальным чтением и количественными измерениями. Одной из проблем является отсутствие в настоящее время четкого эталона для определения наиболее точного метода, поэтому модели ИИ в настоящее время оцениваются в первую очередь по тому, насколько хорошо они имитируют визуальное чтение.

Тем не менее, машинное обучение, вероятно, само по себе улучшит количественные методы и может в конечном итоге привести к стандартизации интерпретации в трассировщиках и центрах (см. также Bourgeat et al., 2025). – Джордж Хитон

Бумажные цитаты

1. Бурже П, Фрипп Дж, Лебра Л, Ся Ю, Фейспур А, Кокс Т, Зисис Г, Гиллман А, Гоял М, Тосун Д, Бензингер Т, Ламонтань П, Брейкспир М, Луптон М, Шорт С, Адам Р, Робертсон Дж, Сперлинг Р, О’Брайант С, Джонсон С, Джек С младший, Шварц С, Парк ДК, Баркхоф Ф, Фаррар Г, Боллак А., Коллий Л., Ландау С., Кеппе Р., Моррис Дж., Вайнер М., Вильмань В., Мастерс К., Роу С., Доре В..
   Возвращение к центилоидам с использованием ИИ. Рес пл. 2025 г., 8 июля;
   ПабМед.

#Смешанные #сигналы #противоречивые #результаты #ПЭТ #могут #указывать #на #ранний #амилоид