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Machine learning revela subtipos de Alzheimer com ressonância magnética


Machine learning pode ajudar a encontrar novos tratamentos para o Alzheimer, de acordo com pesquisadores da UCL. Um novo algoritmo que pode separar automaticamente diferentes padrões de progressão em pacientes com uma gama de diferentes demências, incluindo a doença de Alzheimer, permitirá identificar os indivíduos que podem responder melhor a diferentes tratamentos.

Para o artigo, publicado na Nature Communications, os pesquisadores criaram e aplicaram um novo algoritmo chamado SuStaIn (Subtype and Stage Inference) para realizar exames de ressonância magnética em pacientes com Alzheimer.

O algoritmo foi capaz de identificar três subtipos separados da doença de Alzheimer, que correspondem amplamente aos observados em post-mortems do tecido cerebral, e vários subtipos diferentes de demência frontotemporal. No entanto, criticamente, essa subtipagem poderia ser feita na vida, usando a varredura do cérebro e muito cedo no processo da doença.

Ser capaz de identificar os subtipos precocemente no processo da doença e usar a ressonância magnética não invasiva significa que há uma melhor chance de identificar o melhor tratamento para os indivíduos.

O professor Daniel Alexander (Centro de Computação Médica por Imagem da UCL) disse: “Este novo algoritmo tem a capacidade única de revelar grupos de pacientes com diferentes variantes de doença. Uma das principais razões para o fracasso de testes de drogas na doença de Alzheimer é a grande mistura de pacientes diferentes que testam, um tratamento com um forte efeito em um subgrupo de pacientes em particular pode não mostrar nenhum efeito geral na população total, portanto, falhar no teste da droga.

“O SuStaIn fornece uma maneira de mostrar os efeitos do tratamento em subgrupos distintos, potencialmente acelerando os tratamentos para o mercado”.

Estudos clássicos de Alzheimer em indivíduos fazem uma única medida com base em seus sintomas, e não estão claros em que estágio a doença está.

O SuStaIn usa imagens médicas, que permitem que os médicos vejam como a doença está progredindo, analisam os locais específicos da formação de proteínas no cérebro e deduzem quais partes estão se degenerando.

A Dra. Alexandra Young (UCL Center for Medical Image Computing) disse: “Os indivíduos podem apresentar sintomas similares entre si, mas usando SuStaIn podemos descobrir que eles pertencem a subgrupos diferentes. Isso nos permite prever com mais precisão como sua doença irá progredir. e diagnosticar antes. ”

O professor Jonathan Schott (Instituto de Neurologia da UCL) disse: “É fundamental entender como as diferentes doenças evoluem com o tempo, se quisermos elaborar ensaios de tratamento racional e informar os pacientes sobre o prognóstico.

“Este é um grande desafio para doenças que evoluem ao longo dos anos, se não décadas, e onde pode haver diferenças substanciais na patologia subjacente, e padrão e taxas de progressão entre os pacientes.

“Este trabalho mostra que é possível distinguir diferentes padrões de doença – alguns até então desconhecidos – de exames de ressonância magnética única de pacientes com uma variedade de diferentes do Alzheimer. Além de fornecer novos insights sobre a demência, este trabalho demonstra o enorme potencial da SuStaIn. delinear os subtipos de doenças em uma série de outros contextos médicos. ”

A equipe agora está procurando maneiras de aplicar o algoritmo a outras doenças, tendo sido recentemente apresentado na Conferência da Sociedade Respiratória Européia sobre doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC).

Via MedicalXpress

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