Машинное обучение — в диагностировании болезни Альцгеймера
Болезнь Альцгеймера – это необратимое мозговое нарушение, которое, прогрессируя, разрушает память и мыслительные функции. И хотя заболевание считается неизлечимым, сегодня существует несколько препаратов, позволяющих задержать или предотвратить усугубление симптомов на 5 лет и более.
Компьютерная программа, разработанная учеными университета Кейс Вестерн Резерв (Кливленд, США), анализирует целый ряд индикаторов болезни, в том числе и умеренные когнитивные нарушения. В два последовательных этапа алгоритм отбирает наиболее значимые симптомы, предсказывая наличие у человека заболевания на ранней стадии.
Исследователи протестировали программу с использованием данных по 149 пациентам. Алгоритм (который назвали Cascaded Multi-view Canonical Correlation (CaMCCo)) обрабатывал сканы МРТ, характеристики гиппокампа, метаболизма мозга, белковые и генетические особенности, умеренные когнитивные нарушения и другие параметры.
Ранее команда исследователей обнаружила, что сбор неоднородной информации важен для диагностирования рака. В этот же раз впервые схожий способ был применен в определении болезни Альцгеймера.
Как отмечалось, алгоритм оценивает переменные в два этапа. Сначала он отбирает параметры, которые лучшим образом разделяют больных и здоровых людей. А затем отбирает из переменных, указывающих на заболевание, те, что лучше других разделяют людей с умеренными когнитивными нарушениями и собственно болезнью Альцгеймера.
По словам исследователей, CaMCCo превзошел другие методы диагностирования (диагностирование по отдельным предикторам и методы, комбинирующие предикторы без селективной оценки). Он был лучше и в определении умеренных когнитивных нарушений.
Ученые собираются продолжить проверять и совершенствовать новый подход.
Исследование было опубликовано в журнале Scientific Reports.