Investigación de esclerosis múltiple y ayudas de monitoreo de terapia mediante el análisis de la resonancia magnética existente en la nueva herramienta de IA

Los investigadores del University College London han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a explicar y evaluar a muchos pacientes de esclerosis (EM). Herramientas llamadas Mindglide, MS puede eliminar información significativa de las imágenes existentes de escaneo de resonancia magnética cerebral obtenidas durante el cuidado de pacientes, como medir áreas dañadas del cerebro y destacar microcangulaciones, como la contracción cerebral y las placas.

AI utiliza modelos matemáticos para usar computadoras, que en formas de capacitar a las computadoras utilizando datos a gran escala para aprender y resolver problemas, que pueden parecer humanos, incluido el reconocimiento de imágenes que involucra funciones complejas como el reconocimiento de imágenes. El modelo Mindglide fue entrenado en más de 4,000 escaneos de resonancia magnética de aproximadamente 3,000 pacientes con EM, y luego se validó externamente en aproximadamente 15,000 escaneos de 1,000 pacientes. En los ensayos, se descubrió que Mindglide tiene un mejor rendimiento en algunos tipos de evaluación en comparación con otras dos herramientas de IA de última generación, Samsag y WMH-Synthug en comparación con la evaluación clínica experta.

Philip Goelbal en el Instituto de Neurología de la UCL Queen Square y el Instituto UCL Hawks explicó: "El uso de Mindglides podrá usar imágenes del cerebro existente en los archivos del hospital para comprender mejor muchas esclerosis y cómo tratarnos en los archivos del hospital. Millones de imágenes cerebrales no afectadas desbloquearán la condición del paciente a través de AI en la clínica.

Goelbal es el primer escritor del artículo publicado del equipo Comunicación de la naturalezaTema, "Habilitar nuevas ideas de la exploración antigua reproduciendo los archivos de resonancia magnética clínica para la investigación de esclerosis múltiple"En el que concluyó," Mindglide permite específicamente el análisis cuantitativo de la resonancia magnética de contrasting de un solo contrasting, información desbloqueada del conjunto de datos del hospital desbloqueado. ,

La EM es una condición en la que el sistema inmunitario ataca el cerebro y la médula espinal. Esto causa problemas cómo una persona camina, siente o piensa. En Gran Bretaña, 130,000 personas viven con la EM. Como escribieron los autores, "la esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad discapacitada crónica que afecta a más de 2.8 millones de personas en todo el mundo, lo que tiene un impacto desigual en la población joven".

Los marcadores de resonancia magnética son importantes para el tratamiento y las pruebas para la EM. Sin embargo, se requiere una variedad de exploraciones de resonancia magnética especiales para medir estos marcadores, lo que limita la efectividad de muchos escaneos hospitalarios regulares. "La resonancia magnética (MRI) es importante para la investigación clínica y las pruebas clínicas de esclerosis múltiple de biomarcador (MS), pero para darles la cantidad requiere protocolos múltiples opuestos y limita el uso de abundantes archivos hospitalarios de un solo desastre en abundancia", continuó el equipo.

Estudios recientes han demostrado la viabilidad de los permisos basados ​​en profundidad de la lesión y las versiones de las heridas en la resonancia magnética clínica regular para pacientes con EM, continuando a los investigadores. Sin embargo, tales estudios no evaluaron los efectos del tratamiento ni incluyeron una amplia variedad de grados diagnósticos de escaneos bidimensionales y escaneos de diferentes contradicciones (contraste de amante de T1, ala T2 y T2-Flair). "Esto resalta el requisito inmediato de soluciones que eliminan los biomarcadores de resonancia magnética, incluidos los cambios en la carga de la herida y el volumen cerebral, a partir de exploraciones separadas obtenidas en atención regular para el avivamiento de la investigación y posibles aplicaciones clínicas futuras".

Los investigadores dirigidos por UCL desarrollaron modelos de aprendizaje profundo, Mindglide, para abordar los límites de los enfoques existentes e identificar el área del cerebro y el volumen de la herida de materia blanca de cualquier contraste de resonancia magnética, daño y cambios causados ​​por la EM. Él escribió: "Desarrollamos Mindglide, una red neuronal de convisión 3D (CNN), que", escribió, "escribió," escribió. Se dirigieron a detectar cambios en el volumen del cerebro como resultado de los efectos del tratamiento mediante el análisis de la exploración por resonancia magnética con la necesidad de determinar las estructuras y heridas cerebrales a partir de imágenes de contraste de resonancia magnética individual, con la necesidad de expeditos y pre-compulsión del usuario.

Combinación de ingeniería y biología para ejecutar más tratamientos "cultos"

Los científicos utilizaron el conjunto de datos inicial de 4,247 escaneos de resonancia magnética cerebral de 2.934 pacientes con EM en 592 escáneres de resonancia magnética para desarrollar mentalidad. Durante este proceso, Mindglide se entrenó para identificar los marcadores de la enfermedad. A través del nuevo estudio informado, los autores probaron la efectividad del mentalidad contra tres bases de datos separadas de 14,952 imágenes de 1.001 pacientes. Esta tarea se requería anteriormente para explicar años de la exploración compleja manualmente a los neuro-radiólogos expertos, y el tiempo de respuesta para informar estas imágenes es a menudo la semana. Él dijo: "Para probar la generalidad de mentalidad a la edad de 14 a 64 años, establecemos un conjunto de verificación externo de dos ensayos clínicos de EM progresivos y pacientes con recaídas pediátricas que recurren a los pacientes con MS emplearon una cohorte del mundo real", explicó.

Menginga Fue capaz de usar la IA para descubrir cómo varios tratamientos afectaron la progresión de la enfermedad en los ensayos clínicos y en la atención regular, utilizando imágenes que no se podían analizar anteriormente y las imágenes de exploración de resonancia magnética regular se regularizaron. Este proceso obtuvo solo cinco a 10 segundos por imagen.

Mindglide funcionó mejor que otras dos herramientas de inteligencia artificial: Samseg (un dispositivo utilizado para identificar y describir diferentes partes del cerebro en la exploración de resonancia magnética) y WMH-Synthus (una herramienta que detecta y mide los puntos brillantes que detectan y miden los puntos brillantes que se ven en algunos escaneos de resonancia magnética, que pueden ser importantes para las posiciones de diagnóstico y monitoreo), comparadas con la gallina. El equipo dijo: "Mindglide tiene un mejor rendimiento en muchas áreas principales que el estado -de -the -art". El 60% era mejor que el samseg de mandlide y un 20% mejor que WMH-syntthseg para detectar anormalidades de placa cerebral (o herida), o para monitorear los efectos del tratamiento.

Los resultados del estudio sugieren que es posible usar mental Incluso con datos de resonancia magnética limitados y escaneos de tipo único para identificar y medir los tejidos y heridas cerebrales vitales, que generalmente no se usan para este propósito, como la resonancia magnética t2 sin naturaleza (un tipo de exploración que expone fluido en el cuerpo, pero aún incluye señales brillantes, que aún es difícil de ver. No se usa para estas funciones (por ejemplo, sin T2-Learly MRI) ", dijo." Lo importante es que nuestras conclusiones se generalizan en el conjunto de datos y las contradicciones de MRI.

Junto con un mejor desempeño en la detección de cambios en la capa exterior del cerebro, el mentalidad también funcionó bien en las regiones cerebrales profundas. Las conclusiones fueron válidas y confiables tanto a la vez como durante mucho tiempo (es decir, exploración anual que participa por los pacientes). Además, Mindglide La investigación anterior de alta calidad fue capaz de confirmar, sobre qué tratamiento fue el más efectivo. Los investigadores escribieron en el resumen: "En los ensayos clínicos, el mentalidad detectó los efectos del tratamiento en la pérdida de volumen de materia gris cortical y cortical y cortical T2.

Los investigadores ahora esperan que Mindglide pueda usarse para evaluar los remedios de la EM en entornos del mundo real, para superar los límites anteriores de depender completamente de los datos de pruebas clínicas de alta calidad, que a menudo no capturaban una variedad completa de personas con EM.

El explorador principal Armaan Ashghi MD, PhD, el Instituto de Neurología de la UCL Square y el Instituto UCL Hawks, y dirigido por el grupo MS-Pinpoint, comentó: "Primero nos analizaron la mayor parte de las imágenes cerebrales clínicas debido a su baja calidad. El brandy de IA no se analizaría".

Los autores mencionaron las limitaciones de su estudio y comentaron que la implementación actual del mentalidad se limita a la exploración cerebral y no incluye imágenes espinales, lo cual es importante evaluar la discapacidad en las personas con EM. Sugieren que la investigación futura requerirá desarrollar una evaluación más completa de todo el sistema nervioso para incluir tanto el cerebro como la médula espinal. "La resonancia magnética de la médula espinal también está ampliamente disponible en entornos de atención regular y está fuertemente asociado con la discapacidad. El trabajo futuro debería ampliar nuestro enfoque a todo el sistema nervioso central".