인공 지능은 알츠하이머 진단을 6년 전에 예측할 수 있습니다

• AI는 진단 전 알츠하이머 병을 예측하기 위해 뇌 영상 기술을 향상시킬 수 있습니다.
• 이 연구에서 개발한 컨볼루션 신경망은 알츠하이머병을 유발하는 뇌 스캔(감도 100%)을 식별할 수 있었습니다.

미국에서 5백만 명 이상의 사람들이 알츠하이머병을 앓고 있으며 이 숫자는 2050년까지 1,400만 명에 이를 것으로 예상됩니다. 미국에서는 65초마다 누군가가 알츠하이머에 걸리며 이는 미국에서 6번째 주요 사망 원인이 됩니다.

일반적으로 질병은 모든 증상이 나타날 때 진단되며 이때까지 뇌 세포의 손실이 너무 커서 개입하기에는 너무 늦습니다. 어떤 치료법도 알츠하이머 병의 진행을 멈추거나 되돌릴 수 없지만 초기 단계에서 발견하여 진행을 늦추고 증상을 개선할 수 있습니다.

이제 캘리포니아 대학의 연구원들은 인공 지능이 진단 전에 알츠하이머 병을 예측하기 위해 뇌 영상 기술을 향상시킬 수 있는 방법을 설명했습니다. 이 발견은 수백만 명의 환자와 간병인에게 도움이 될 수 있습니다.

딥 러닝으로 뇌 대사 분석

이전 연구에서는 알츠하이머병이 뇌 대사를 변화시키는 것으로 나타났습니다. 뇌 포도당 대사의 감소가 특징적으로 관찰됩니다. 그러나 이러한 미묘한 변화를 인식하는 것은 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다.

이 연구에서 연구자들은 알츠하이머 병을 예측하는 뇌 대사의 변화를 감지하기 위해 딥 러닝 방법을 적용했습니다. 그들은 양전자방출단층촬영(PET)이라고 하는 핵의학 기능적 이미징 기술에서 얻은 수천 개의 이미지에 대한 방법을 훈련했습니다.

그들은 이 질병의 예방 및 치료에 중점을 둔 주요 다중 사이트 프로젝트 ADNI(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative의 약자)의 데이터에 액세스할 수 있었습니다.

참조:방사선과 | doi:10.1148/radiol.2018180958 | RSNA

데이터 세트에는 1,000명 이상의 환자로부터 얻은 2,100개 이상의 PET 뇌 스캔이 포함되었습니다. 이 데이터 세트의 90%를 딥 러닝 방법을 훈련하는 데 사용하고 나머지 10%를 테스트하는 데 사용했습니다.

PET 스캔의 예 | 알츠하이머에 걸린 76세 남성의 뇌(확대) | 연구원 제공

그런 다음 그들은 알고리즘이 검사한 적이 없는 40명의 환자로부터 얻은 40개의 이미지로 구성된 새롭고 독립적인 그룹에서 이 방법을 테스트했습니다. 40개의 PET 스캔 전체에서 최종 진단보다 평균 6년 전에 알츠하이머를 감지할 수 있었습니다.

연구원들은 CUDA Deep Neural Network 라이브러리와 함께 NVIDIA TITAN Xp GPU를 사용하여 컨볼루션 신경망을 훈련했습니다. 알츠하이머병으로 이어지는 모든 단일 스캔(100% 감도로)을 예측했습니다.

다음은 무엇입니까?

결과는 매우 인상적이지만 연구원들은 검증 세트가 알고리즘을 완전히 신뢰할 수 있을 만큼 충분히 크지 않다고 경고했습니다. 이 AI 도구를 더 성숙하게 만들려면 더 많은 데이터가 필요합니다.

현재 이 도구는 다양한 영상 및 생화학 검사를 포함하는 방사선 전문의의 작업을 보완하는 데 사용할 수 있습니다. 다중 기관 데이터 및 모델 보정에 대한 대규모 외부 검증을 통해 이 도구를 임상 워크플로에 통합하여 의사가 질병을 조기에 예측할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

읽기:과학자들이 알츠하이머병의 유전적 위험 요인을 발견하고 수정합니다.

팀은 단백질 덩어리, 베타-아밀로이드 및 타우 단백질, 알츠하이머병에 특정한 기타 마커의 비정상적인 축적과 관련된 패턴을 인식하도록 신경망을 추가로 훈련할 계획입니다.