科學家發明了一套機器學習系統,用這套系統只需分析問診者的一次腦部磁力共振(MRI)掃瞄的數據,即可判斷其是否患有阿茲海默症。研究者稱準確率高達98%。

阿茲海默症(Alzheimer』s)是認知障礙症中最常見的一種,發病者多為65歲以上的長者,但是現在病人出現年輕化的趨勢。患者通常出現記憶力、認知力和語言能力退化等症狀。這種疾病現在是不治之症,但是如果能在早期確診,患者能夠儘早接受治療或改變不良的生活習慣,這有助於控制病情的發展。

現在,醫生需要對問診者進行好幾項測試,綜合評估其是否患有此病。從預約每項測試到最後醫生評估結果報告,中間至少需要幾周的時間。

6月20日發表於《自然》(Nature)旗下的《醫學通訊》(Communications Medicine)期刊上的一份研究介紹了一種新的方法,只需問診者接受一次腦部磁力共振掃描即可完成診斷。

研究稱他們借鑒了一套對癌腫瘤分類的算法,修改後用於分析腦部掃瞄數據。他們把大腦分成115個區域,分別檢查這些區域的體積、形態、質地等一共660項特徵進行評估,並訓練這套機器學習算法找到檢查對像腦組織與正常腦組織的差異,從而診斷是否患有阿茲海默症。

研究人員用這套系統分析了400名該病的患者、一些健康人和患有其它類型神經系統疾病患者的數據,查看這套診斷工具的有效性。這400名患者來自阿茲海默疾病神經影像學項目(Alzheimer』s Disease Neuroimaging Initiative),包括了早期和晚期患者;其它類型神經系統疾病的患者包括額顳葉癡呆患者和柏金遜症患者。

此外,他們還用這套系統檢查了八十多位正在接受帝國學院醫療保健NHS基金項目診斷的問診者的數據,對比診斷的結果。

研究稱,僅靠這套工具就能確診其中98%的病人,而且對其中79%的病人,還能分辨出他們的疾病處於早期還是晚期。

這項研究的負責人倫敦帝國學院(Imperial College London)教授埃裏克‧阿波吉(Eric Aboagye)說:「目前沒有其它簡單、普遍可行的辦法如此準確地預測阿茲海默症,因此我們的研究邁出了重要的一步。很多問診者具有其它臨床上神經系統的病徵,我們的系統能夠分辨哪些人患有的是阿茲海默症,哪些人不是。」

阿波吉說:「等待診斷結果的過程對於患者及其家人來說都是可怕的經歷。如果我們能縮短這段等待的時間、使診斷過程簡單化、減少診斷結果的不確定性,這很了不起。」

這套系統發現了與此病相關的多個腦部區域所出現的變化,有些區域科學家以前不知道與此病相關,比如小腦、腹側間腦(ventral diencephalon)。這些信息為科學家繼續研究此疾病提供了新的線索。◇