סירוק נתונים של הדמיית מוח כדי לגלות דפוסים חדשים הקשורים למצבי בריאות נפשיים

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp
Share on email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


מחקר חדש של מרכז TReNDS של אוניברסיטת ג'ורג'יה סטייט עשוי להוביל לאבחון מוקדם של מצבים כמו מחלת אלצהיימר, סכיזופרניה ואוטיזם – בזמן כדי לסייע במניעה ולטפל ביתר קלות בהפרעות אלו. במחקר חדש שפורסם ב דוחות מדעיים צוות של שבעה מדענים ממדינת ג'ורג'יה בנה תוכנית מחשב מתוחכמת שהצליחה לסרוק כמויות אדירות של נתוני הדמיה מוחיים ולגלות דפוסים חדשים הקשורים למצבי בריאות הנפש. נתוני הדמיית המוח הגיעו מסריקות באמצעות הדמיית תהודה מגנטית פונקציונלית (fMRI), המודד פעילות מוחית דינמית על ידי זיהוי שינויים זעירים בזרימת הדם.

"בנינו מודלים של בינה מלאכותית כדי לפרש את כמויות המידע הגדולות מ-fMRI", אמר סרגיי פליס, פרופסור חבר למדעי המחשב ומדעי המוח במדינת ג'ורג'יה, והמחבר הראשי של המחקר.

הוא השווה סוג זה של הדמיה דינמית לסרט – בניגוד לתמונת מצב כמו צילום רנטגן או, ה-MRI המבני הנפוץ יותר – וציין "הנתונים הזמינים כל כך גדולים, הרבה יותר עשירים מבדיקת דם. או MRI רגיל. אבל זה האתגר – קשה לפרש את הכמות העצומה של נתונים".

בנוסף, בדיקות fMRI בתנאים הספציפיים הללו יקרים ולא קלים להשגה. עם זאת, באמצעות מודל של בינה מלאכותית, ניתן לכרות נתונים ב-fMRI רגילים. ואלה זמינים במספרים גדולים.

"ישנם מערכי נתונים גדולים זמינים אצל אנשים ללא הפרעה קלינית ידועה", מסביר וינס קלהון, המנהל המייסד של מרכז TReNDS, ואחד ממחברי המחקר. שימוש במערכים זמינים גדולים אך לא קשורים אלה שיפר את ביצועי המודל על מערכי נתונים ספציפיים קטנים יותר.

"הופיעו דפוסים חדשים שנוכל לקשר באופן סופי לכל אחת משלוש ההפרעות במוח", אמר קלהון.

מודלים של AI אומנו לראשונה על מערך נתונים הכולל למעלה מ-10,000 אנשים כדי ללמוד להבין הדמיה בסיסית של fMRI ותפקוד המוח. החוקרים השתמשו אז במערכות נתונים מרובות אתרים של למעלה מ-1200 אנשים, כולל אלו עם הפרעות על הספקטרום האוטיסטי, סכיזופרניה ומחלת אלצהיימר.

איך זה עובד? זה קצת כמו שפייסבוק, יוטיוב או אמזון לומדים עליך מההתנהגות שלך באינטרנט, ומתחילים להיות מסוגלים לחזות התנהגות עתידית, לייקים ודיסלייקים. תוכנת המחשב אפילו הצליחה להתרשם מ"הרגע" שבו נתוני הדמיית המוח היו קשורים ככל הנראה להפרעה הנפשית המדוברת.

כדי להפוך את הממצאים הללו לשימושיים קליניים, יהיה צורך ליישם אותם לפני שהפרעה מתבטאת.

"אם נוכל למצוא סמנים ולחזות את הסיכון לאלצהיימר אצל ילד בן 40", אמר קלהון, "אולי נוכל לעשות משהו בנידון".

באופן דומה, אם ניתן לחזות סיכוני סכיזופרניה לפני שיש שינויים ממשיים במבנה המוח, עשויות להיות דרכים להציע טיפולים טובים יותר או יעילים יותר.

"גם אם אנחנו יודעים מבדיקות אחרות או מהיסטוריה משפחתית שמישהו נמצא בסיכון להפרעה כמו אלצהיימר, אנחנו עדיין לא יכולים לחזות מתי בדיוק זה יתרחש", אמר קלהון. "הדמיית מוח יכולה לצמצם את חלון הזמן הזה, על ידי תפיסת הדפוסים הרלוונטיים כשהם מופיעים לפני שמתגלה מחלה קלינית."

"החזון הוא שאנחנו אוספים מערך הדמיה גדול, המודלים של הבינה המלאכותית שלנו מתעמקים בו, ומראים לנו מה הם למדו על הפרעות מסוימות", אמר פליס. "אנחנו בונים מערכות כדי לגלות ידע חדש שלא יכולנו לגלות בעצמנו".

"המטרה שלנו", אמר מד"ר מחפוזור רחמן, מחבר ראשון במחקר ודוקטורנט למדעי המחשב במדינת ג'ורג'יה, "היא לגשר בין עולמות גדולים ומערכי נתונים גדולים עם עולמות קטנים ומערכי נתונים ספציפיים למחלה ולהתקדם לעבר סמנים רלוונטיים לקליניים החלטות."

מחקר זה נתמך על ידי קרנות סטארט-אפ ל-SMP ובחלקו על ידי מענקי NIH R01EB006841, R01MH118695, RF1MH121885 ו-NSF 2112455.



קישור לכתבת המקור – 2022-07-23 01:48:12

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on telegram
Telegram
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on email
Email
פרסומת
X-ray_Promo1

עוד מתחומי האתר