早期診斷一直是阿茲海默病領(lǐng)域的一大難點。近日，來自加州大學(xué)舊金山分校的研究人員利用常用的腦部掃描技術(shù)開發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法，可提早6年做出阿茲海默病診斷，為提早進行疾病干預(yù)帶來了新的希望。
▲阿茲海默病患者腦部的PET掃描影像（圖片來源：National Institute on Aging）
阿茲海默病是一種神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，患有阿茲海默病的患者會出現(xiàn)記憶障礙、失語等癥狀，其病情會逐步加重，且無法逆轉(zhuǎn)。盡管目前尚未有可以治愈阿茲海默病的方法，近年來已有數(shù)款新藥被用于延緩病情惡化。能越早對患者進行干預(yù)，治療的效果就越好。
而目前診斷阿茲海默病的困難在于：以現(xiàn)有的診斷標準，確診時患者的神經(jīng)細胞已經(jīng)發(fā)生了大量不可逆的死亡。此時才開始治療，收效不甚理想。
令人欣慰的是，加州大學(xué)舊金山分校放射科住院醫(yī)師Jae Ho Sohn博士所領(lǐng)導(dǎo)的一項研究將機器學(xué)習(xí)算法和正子斷層照影（PET）相結(jié)合，能將診斷阿茲海默病的時間提早約6年零4個月。這項研究發(fā)表于近日出版的《Radiology》中。
正子斷層照影（PET）技術(shù)可以檢測大腦內(nèi)特定分子的含量，如葡萄糖。作為為細胞提供能量的物質(zhì)，大腦內(nèi)葡萄糖的含量可以指示出腦細胞的活躍程度。對于早期阿茲海默病的患者，因為腦細胞逐步死亡，對應(yīng)區(qū)域的葡萄糖含量也會逐步降低，直至完全消失。
▲阿茲海默病通常發(fā)病于65歲以后（圖片來源：Pixabay）
研究人員利用PET掃描，測定大腦（特別是額葉和頂葉）中葡萄糖水平的下降，就能發(fā)現(xiàn)早期的阿茲海默病?？墒?，由于PET影像中的差異十分細微，肉眼無法分辨并作出判斷。此時，深度學(xué)習(xí)就可以充分發(fā)揮它的長處，代替醫(yī)生分析PET掃描的影像結(jié)果。
研究人員將來自阿茲海默病神經(jīng)成像計劃（ADNI）中PET影像的公共數(shù)據(jù)用作機器學(xué)習(xí)的資料，其中包括了已確診為阿茲海默病、輕度認知功能障礙和健康受試者的PET掃描影像。
經(jīng)過1921例影像的訓(xùn)練，機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)可以非常準確地通過PET掃描影像判斷阿茲海默病的存在。在測試中，研究者使用了另外188例來自ADNI的影像，和40例來自加州大學(xué)舊金山分校記憶與老齡化中心的影像。機器學(xué)習(xí)算法的診斷準確率分別高達92%和98%。更令人驚訝的是，機器學(xué)習(xí)算法的診斷，比現(xiàn)有的診斷方法提早了75.8個月（相當(dāng)于約6年零4個月）。
PET掃描在臨床中普遍和CT掃描結(jié)合使用，且成本低廉。由于PET掃描設(shè)備普遍應(yīng)用在基層醫(yī)療機構(gòu)，這種診斷方法更易大范圍推廣。在較為早期的階段開始用藥治療，也可以較好地抑制病情的惡化程度，造福于患者。
在大腦神經(jīng)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)具備很多放射科醫(yī)生難以實現(xiàn)的功能，特別是在辨別全局性、細微性的影像變化上。這項研究的主導(dǎo)人Sohn博士表示，接下來會進一步驗證和校準機器學(xué)習(xí)算法，讓其具備診斷更多病患的能力。
參考資料：
[1] Artificial intelligence can detect alzheimer’s disease in brain scans six years before a diagnosis. Retrieved Jan 7, 2019, from https://www.ucsf.edu/news/2018/12/412946/artificial-intelligence-can-detect-alzheimers-disease-brain-scans-six-years
