למידת מכונה נותנת תצוגה ניואנסית של שלבי אלצהיימר

המודלים הראו כי חיזוי הירידה העתידית לדמנציה עבור אנשים עם ליקוי קוגניטיבי קל קל ומדויק יותר מאשר עבור אנשים נורמליים קוגניטיבית, או אסימפטומטיים. יחד עם זאת, החוקרים מצאו שהתחזיות עבור נבדקים נורמליים מבחינה קוגניטיבית פחות מדויקות עבור אופקי זמן ארוכים יותר, אך עבור אנשים עם ליקוי קוגניטיבי קל, ההפך הוא הנכון.

המודלים גם הוכיחו כי הדמיית תהודה מגנטית (MRI) היא כלי פרוגנוסטי שימושי עבור אנשים בשני השלבים, בעוד שכלים העוקבים אחר סמנים ביולוגיים מולקולריים, כגון סריקות פליטת פוזיטרונים (PET), שימושיים יותר עבור אנשים החווים ליקוי קוגניטיבי קל.

המאמר של הצוות, "חיזוי רב-מודאלי מבוסס למידת מכונה של ירידה עתידית לקראת מחלת אלצהיימר: מחקר אמפירי", פורסם ב-16 בנובמבר ב-PLOS ONE. הכותבת הראשית היא בטוהן קרמן, דוקטורנטית בתחום הנדסת חשמל ומחשבים.

מחלת האלצהיימר יכולה לקחת שנים, לפעמים עשרות שנים, להתקדם לפני שאדם מפגין תסמינים. לאחר האבחנה, חלק מהאנשים יורדים במהירות, אך אחרים יכולים לחיות עם תסמינים קלים במשך שנים, מה שהופך את חיזוי קצב התקדמות המחלה לאתגר.

"כשאנחנו יכולים לומר בביטחון שלמישהו יש דמנציה, זה מאוחר מדי. נזק רב כבר קרה למוח, וזה נזק בלתי הפיך", אמר הסופר הבכיר מרט סבונקו, פרופסור חבר להנדסת חשמל ומחשבים במכללה להנדסה ושל הנדסת חשמל ברדיולוגיה ב-Weill Cornell Medicine.

"אנחנו באמת צריכים להיות מסוגלים לחטוף את מחלת האלצהיימר בשלב מוקדם", אמר סבונקו, "ולהיות מסוגלים לדעת מי יתקדם מהר ומי יתקדם לאט יותר, כדי שנוכל לרבד את קבוצות הסיכון השונות ולהיות מסוגלים לפרוס כל אפשרויות הטיפול שיש לנו."

רופאים מתמקדים לעתים קרובות ב"אופק זמן" בודד – בדרך כלל שלוש או חמש שנים – כדי לחזות את התקדמות אלצהיימר בחולה. מסגרת הזמן עשויה להיראות שרירותית, לדברי Sabuncu, שהמעבדה שלו מתמחה בניתוח נתונים ביו-רפואיים – במיוחד נתוני הדמיה, עם דגש על מדעי המוח והנוירולוגיה.

Sabuncu ו-Karaman שיתפו פעולה עם שותפה ותיקה ומחברת שותפה אליזבת מורמינו מאוניברסיטת סטנפורד כדי להשתמש בלמידה מכונה ברשת עצבית שיכולה לנתח נתונים של חמש שנים על אנשים שהיו נורמליים מבחינה קוגניטיבית או עם ליקוי קוגניטיבי קל. הנתונים, שנלכדו במחקר של יוזמת נוירו-דמיית מחלת אלצהיימר, הקיפו הכל, החל מההיסטוריה הגנטית של אדם ועד סריקות PET ו-MRI.

"מה שבאמת התעניינו בו הוא, האם אנחנו יכולים להסתכל על הנתונים האלה ולדעת אם אדם יתקדם בשנים הקרובות?" אמר סבונקו. "וחשוב מכך, האם אנו יכולים לעשות עבודה טובה יותר בתחזית כאשר אנו משלבים את כל נקודות המעקב שיש לנו בנושאים בודדים?"

החוקרים גילו כמה דפוסים בולטים. לדוגמה, לחזות שאדם יעבור מלהיות אסימפטומטי להצגת תסמינים קלים היא הרבה יותר קלה באופק זמן של שנה, בהשוואה לחמש שנים. עם זאת, הניבוי אם מישהו יירד מפגיעה קוגניטיבית קלה לדמנציה של אלצהיימר היא המדויקת ביותר על ציר זמן ארוך יותר, כאשר ה"נקודה המתוקה" היא כארבע שנים.

"זה יכול לספר לנו משהו על מנגנון המחלה הבסיסי, וכמה זמני הוא מתפתח, אבל זה משהו שעדיין לא בדקנו", אמר סבונקו.

לגבי היעילות של סוגים שונים של נתונים, המודלים הראו שסריקות MRI הן אינפורמטיביות ביותר למקרים אסימפטומטיים והן מועילות במיוחד לניבוי אם מישהו עומד לפתח תסמינים במהלך שלוש השנים הבאות, אך פחות מועילות לחיזוי עבור אנשים עם ליקוי קוגניטיבי קל. . לאחר שהמטופל פיתח ליקוי קוגניטיבי קל, נראה כי סריקות PET, המודדות סמנים מולקולריים מסוימים כגון החלבונים עמילואיד וטאו, יעילות יותר.

יתרון אחד של גישת למידת המכונה הוא שרשתות עצביות גמישות מספיק כדי שהן יכולות לתפקד למרות נתונים חסרים, כמו מטופלים שאולי דילגו על סריקת MRI או PET.

בעבודה עתידית, Sabuncu מתכננת לשנות את המודלים כך שיוכל לעבד הדמיה מלאה או נתונים גנומיים, במקום רק מדידות סיכום, כדי לאסוף מידע נוסף שיגדיל את דיוק הניבוי.

המחקר נתמך על ידי המכון הלאומי לבריאות הספרייה הלאומית לרפואה והמכון הלאומי להזדקנות, והקרן הלאומית למדע.

מקור הסיפור:

חומרים המסופק על ידי אוניברסיטת קורנל. המקור נכתב על ידי דייוויד נאט, באדיבות קורנל כרוניקל. הערה: ניתן לערוך את התוכן לפי הסגנון והאורך.