诊断阿尔茨海默氏病最令人沮丧的事情之一是，许多患者不知道他们有这种常见痴呆形式直到治疗更为先进和具有挑战性。现在，一项新的研究表明，有可能通过一次脑扫描来早期捕获阿尔茨海默氏症。
研究人员指出vwin app6月20日发表的论文通信医学。目前，许多技术用于诊断阿尔茨海默氏病（包括认知评估，记忆测试和脑部扫描），以寻找大脑海马区域中的大脑和组织收缩中的Telltale蛋白沉积物 - 然后需要数周的时间安排，然后获得结果。
为了加快这一过程，科学家想看看他们是否可以使用所谓的机器学习技术来教计算机更快地发现迹象阿尔茨海默氏病在磁共振成像期间（MRI）扫描大脑。适应用于鉴定癌症的计算机算法，他们检查了660个不同的特征，例如大脑中115个不同区域的形状，大小和质地，以查看这些特征的变化可能会预测MRIS上的阿尔茨海默氏病。
科学家对这种新算法进行了有关脑部扫描的新算法，数百例患有阿尔茨海默氏病的各个阶段以及患有其他神经系统疾病的人和一个没有任何认知问题的健康个体对照组。
使用该算法，机器正确识别了患者是否患有98％的时间。而且，在那些确实患有阿尔茨海默氏病的人中，计算机正确地确定了79％的患者中的病例是早期还是进展。
“目前，没有其他简单可用的方法可以以这种准确性来预测阿尔茨海默氏病，因此我们的研究是向前迈出的重要一步，”高级研究作者Eric Aboagye，博士在英格兰伦敦帝国学院的综合癌症成像中心中陈述。
Aboagye博士说，无需额外的认知测试或记忆评估即可从一次脑部扫描中检测到阿尔茨海默氏病的能力，也可能使患者和家庭更容易迅速获得答案。
Aboagye说：“如果我们可以减少他们必须等待的时间，请使诊断更简单，并减少一些不确定性，这将有助于大大帮助。”“我们的新方法还可以识别出早期患者的新药物治疗或生活方式改变的临床试验，这目前很难做到。”
同样值得注意的是，计算机可以正确区分阿尔茨海默氏病和其他神经系统疾病，因为在记忆诊所看到的许多人实际上并没有阿尔茨海默氏症。
研究团队指出，除此之外，使用机器学习来解释MRIS还帮助查明了与阿尔茨海默氏病有关的一些大脑区域，这些区域以前与该病情没有相关。
海马渴望与记忆有关，并且传统上，大脑的这一部分变化被用作痴呆症或阿尔茨海默氏病的一种指标。然而，该研究还发现，与阿尔茨海默氏病有关的大脑的其他区域发生了一些变化，包括小脑，该小脑在运动和协调中发挥作用，以及参与感官感知，视力和听力的腹侧diencephalon。
