ИИ помог выявлять болезнь Паркинсона на ранних стадиях по снимкам глазного дна

Болезнь Паркинсона — медленно прогрессирующее хроническое заболевание центральной нервной системы, чаще всего поражающее пожилых. Этому недугу подвержены миллионы людей во всем мире, однако способа победить болезнь не существует. При этом и выявлять ее не так просто: обычно диагноз ставят при наличии симптомов вроде тремора, мышечной ригидности и нарушений равновесия, но такой подход имеет много ограничений.

Ученые и медики упорно работают над созданием методов определения болезни. И новый подход предложили сотрудники Флоридского университета (США). Свой отчет они представили на ежегодной конференции Радиологического общества Северной Америки (RSNA), коротко об этом рассказывается в пресс-релизе на портале EurekAlert.

«Проблема в том, что у пациентов симптомы проявляются только после длительного прогрессирования, когда уже сильно повреждены дофаминовые нейроны мозга, — объясняет ведущий автор исследования Максимилиан Диас, доктор биомедицинской инженерии. — Следовательно, мы диагностируем на уже поздних стадиях».

Прогрессирование болезни Паркинсона характеризуется распадом нервных клеток, истончающим стенки сетчатки — ткани, выстилающей внутреннюю полость глазного яблока. Помимо этого, заболевание поражает микроскопические кровеносные сосуды сетчатки. Таким образом, сделали вывод ученые, болезнь можно попробовать определять по снимкам глазного дна пациентов. Для этого они применили метод опорных векторов (техника машинного обучения с учителем), известный еще с конца 80-х. Взяв снимки глазного дна у людей, страдающих болезнью Паркинсона, и здоровых участников из контрольной группы, ученым удалось обучить ИИ выявлять признаки заболевания по этим изображениям.

В результате ИИ смог классифицировать признаки болезни Паркинсона на основе сосудистой сети сетчатки: если человек подвержен ей, то структура этих микрокапилляров будет нарушена. «Самый важный вывод нашего исследования заключался в том, что заболевание головного мозга было диагностировано на основе базовой картины глаза, — отметил Диаз. — Это сильно отличается от традиционных подходов, когда для поиска неврологических проблем вы изучаете разные изображения мозга».

К тому же традиционные методы визуализации с использованием магнитно-резонансной или компьютерной томографии или ЯМР-спектроскопии зачастую требуют слишком много денег. Новый же подход можно реализовать с помощью оборудования, которым оснащено большинство офтальмологических клиник. Более того, снимки можно делать даже на смартфон со специальным объективом.

«Это просто снимок глаза, вы можете сделать это менее чем за минуту, а оборудование стоит намного меньше по сравнению с КТ или МРТ, — подчеркнул Диас. — Если мы сможем проводить ежегодный скрининг, то есть надежда, что можно будет быстро выявлять больше случаев. Это позволит нам лучше понять болезнь и найти лекарство от нее или хотя бы способ замедлить прогрессирование».