Արհեստական բանականությունն օգտագործվել է Ալցհեյմերի հիվանդության պատճառներն ուսումնասիրելու համար

Մաունթ Սինայի բժշկական համալիրի հետազոտողներն օգտագործել են արհեստական բանականության նոր մեթոդները՝ ուսումնասիրելու համար մարդու ուղեղի հյուսվածքների կառուցվածքային եւ բջջային առանձնահատկությունները, որպեսզի օգնեն պարզել Ալցհեյմերի հիվանդության եւ դրա հետ կապված այլ խանգարումների պատճառները։ Գիտնականները հայտնաբերել են, որ կոգնիտիվ խանգարումների պատճառների ուսումնասիրումը արհեստական բանականության օգնությամբ ի հայտ է բերել անսպասելի մանրադիտակային անոմալիաներ, որոնք կարող են կանխատեսել կոգնիտիվ խանգարումների առկայությունը։ Այս արդյունքները հրապարակվել են Acta Neuropathologica Communications ամսագրում։

Մաունթ Սինայի թիմն ուսումնասիրել է ուղեղի երկու հատվածների հիմնական եւ բջջային առանձնահատկությունները՝ միջանկյալ քունքային հատվածը եւ ճակատամերձ կեղեւի հատվածը։ Ուղեղի հետմահու գնահատականի ստանդարտի բարելավման փորձի ժամանակ, հիվանդությունների նշանների պարզման համար, հետազոտողներն օգտագործել են թույլ վերահսկվող խոր ուսուցման ալգորիթմը՝ ավելի քան 700 տարեց դոնորների խմբի մարդկային ուղեղի հյուսվածքների պատկերների սլայդների ուսումնասիրման համար, որպեսզի կանխատեսեն կոգնիտիվ խանգարումների առկայությունը կամ բացակայությունը։

Խոր ուսուցման այս մոդելն օգտագործվել է Luxol արագ կապույտ գույնով երանգավորման նվազեցումը պարզելու համար, որն օգտագործվում է միելինի (գլխուղեղի նյարդերի շուրջ պաշտպանիչ շերտի) քանակական գնահատականի համար։ Մեքենայական ուսուցման մոդելներն ի հայտ են բերել ազդանշաններ կոգնիտիվ խանգարումների մասին, ինչը կապված է եղել գունավորված միելինի քանակի նվազման, ըստ հյուսվածքի անհավասարաչափ բաշխման եւ սպիտակ նյութում կենտրոնացման հետ, ինչն ազդում է ուղեղի գործառույթի վրա։ Մոդելների երկու հավաքածուներ, որոնք օգտագործել են հետազոտողները, կարողացել են բարձր ճշգրտությամբ կանխատեսել կոգնիտիվ խանգարումների առկայությունը։

Հետազոտողների կարծիքով՝ ուղեղի որոշակի հատվածներում գունավորման ինտենսիվության նվազումը, որը պարզվել է արհեստական բանականության օգնությամբ, կարող է ծառայել որպես մասշտաբացնող պլատֆորմ ուղեղի աշխատանքում, ուղեկից այլ հիվանդությունների դեպքում, խանգարումների առկայության գնահատման համար։

Հետևեք NEWS.am Medicine-ին Facebook-ում և Twitter-ում