Нейродегенеративные заболевания, выявленные с помощью искусственного интеллекта

Исследователи разработали платформу искусственного интеллекта для выявления ряда нейродегенеративных заболеваний в образцах тканей головного мозга человека, включая болезнь Альцгеймера и хроническую травматическую энцефалопатию, согласно исследованию, проведенному в Медицинской школе Икан на горе Синай и опубликованному в журнале Nature Journal of Laboratory. Расследование. Их открытие поможет ученым разработать целевые биомаркеры и терапевтические средства, что приведет к более точной диагностике сложных заболеваний головного мозга, которые улучшат результаты лечения пациентов.

Накопление аномальных тау-белков в мозге в нейрофибриллярных клубках является особенностью болезни Альцгеймера, но оно также накапливается при других нейродегенеративных заболеваниях, таких как хроническая травматическая энцефалопатия и дополнительные возрастные состояния. Точная диагностика нейродегенеративных заболеваний является сложной задачей и требует высококвалифицированного специалиста.

Исследователи из Центра вычислительной и системной патологии на горе Синай разработали и использовали Платформу точной информатики для применения мощных подходов машинного обучения к цифровым микроскопическим слайдам, подготовленным с использованием образцов тканей пациентов с целым рядом нейродегенеративных заболеваний. Применяя глубокое обучение, эти изображения были использованы для создания сверточной нейронной сети, способной идентифицировать нейрофибриллярные клубки с высокой степенью точности непосредственно из оцифрованных изображений.

«Использование искусственного интеллекта имеет большой потенциал для улучшения нашей способности выявлять и количественно определять нейродегенеративные заболевания, что представляет собой значительный прогресс по сравнению с существующими трудоемкими и плохо воспроизводимыми подходами», — сказал ведущий исследователь Джон Крири, доктор медицинских наук, профессор патологии и неврологии в Медицинская школа Икан на горе Синай. «В конечном итоге, этот проект приведет к более эффективной и точной диагностике нейродегенеративных заболеваний».

Это первая структура, доступная для оценки алгоритмов глубокого обучения с использованием крупномасштабных данных изображений в невропатологии. Платформа Precise Informatics обеспечивает управление данными, визуальное исследование, выделение объектов, многопользовательский обзор и оценку результатов алгоритма глубокого обучения.

Исследователи из Центра вычислительной и системной патологии на горе Синай использовали передовые компьютерные и математические методы в сочетании с передовыми технологиями микроскопии, компьютерного зрения и искусственного интеллекта для более точной классификации широкого спектра заболеваний.

«Гора Синай является крупнейшим отделением академической патологии в стране и обрабатывает более 80 миллионов тестов в год, что предоставляет исследователям доступ к широкому набору данных, которые можно использовать для улучшения тестирования и диагностики, что в конечном итоге приводит к улучшению диагностики и результатов лечения пациентов.«сказал автор Карлос Кордон-Кардо, доктор медицинских наук, заведующий кафедрой патологии в системе здравоохранения на горе Синай и профессор патологии, генетики и геномных наук и онкологических наук в Медицинской школе Икан.