Die MRT kann die Alzheimer-Krankheit zuverlässig erkennen

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LONDON – Ein auf maschinellem Lernen basierendes Programm hat die Alzheimer-Krankheit mit nahezu 100-prozentiger Sicherheit mithilfe eines konventionellen 1,5-Tesla-MRT erkannt. Die Ergebnisse waren da Kommunikationsmedizin (2022; DOI: 10.1038 / s43856-022-00133-4) Fuß.

Ob Demenz durch Beta-Amyloid-Ablagerungen und Tau-Fasern verursacht wird, die histologischen Merkmale der Alzheimer-Krankheit können erst lange nach dem Tod bestimmt werden. Nun ist es möglich, die Sedimente mittels Positronen-Emissions-Tomographie (PET) sichtbar zu machen oder ihre Abbauprodukte in Lösung nachzuweisen.

PET-Scans sind jedoch teuer und nur in wenigen Zentren verfügbar, und eine Lumbalpunktion ist eine invasive und schmerzhafte Untersuchung. Eine Alternative ist die Magnetresonanztomographie (MRT). Die dortigen Veränderungen, wie die Hippocampus-Atrophie, sind jedoch gering. Daher ist die MRT für die Diagnose noch nicht geeignet.

Das könnte sich mit neuer Software ändern, die von einem Team unter der Leitung von Eric Aboage entwickelt wird Imperiale Universität London Jetzt Absenden. Das auf maschinellem Lernen basierende Programm analysiert mindestens 29.520 verschiedene morphologische und funktionelle Merkmale in 115 Hirnregionen.

Es wurde an Teilnehmern der Alzheimer’s Neuroimaging Initiative trainiert und validiert, wobei die Aufnahme mit gesunden Kontrollpersonen und Patienten mit anderen neurologischen Störungen, einschließlich frontotemporaler Demenz und Parkinson-Krankheit, verglichen wurde. Schließlich wurden auch 83 Patienten aus dem laufenden Betrieb des Imperial College London untersucht.

Laut Aboage kann der Alzheimer-Vorhersagevektor zuverlässig zwischen Menschen mit und ohne Alzheimer-Erkrankungen unterscheiden: Die Genauigkeit betrug 98 % bei der Alzheimer’s Neuroimaging Initiative und 81 % bei der externen Validierung.

Es übertraf bei weitem die Standard-MRT für Hippocampus-Atrophie (26 % Genauigkeit) und überschattete auch den CSF-Test für Beta-Amyloid (62 % Genauigkeit).

Der Nachteil der Untersuchung ist, dass sie lange dauert. 10 bis 12 Stunden pro Patient. Die Software wird auch auf 1,5-Tesla-MRT-Geräten trainiert. Ironischerweise war es mit leistungsfähigerer Hardware anfälliger für Fehler. © rme / aerzteblatt.de

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