Один анализ крови — четыре диагноза: новый ИИ-тест меняет подход к деменции

Исследователи из Медицинской школы Университета Вашингтона в Сент-Луисе разработали новый диагностический инструмент на основе искусственного интеллекта, который способен по анализу крови различать несколько нейродегенеративных заболеваний, вызывающих деменцию.

Речь идёт о заболеваниях Альцгеймера, Паркинсона, лобно-височной деменции и деменции с тельцами Леви, а также о возрастных когнитивных изменениях у здоровых людей.

По данным исследователей, точность модели превышает 90% и позволяет не только различать отдельные болезни, но и выявлять случаи, когда у пациента одновременно присутствует несколько патологических процессов — что часто остаётся незамеченным при стандартной диагностике.

Профессор Карлос Кручагa, один из авторов работы, отметил, что текущие клинические методы часто ограничиваются постановкой одного диагноза, тогда как в реальности у пациентов нередко наблюдается сочетание нескольких заболеваний.

Разработанный тест основан на анализе 15 белков в крови, связанных с процессами нейродегенерации, воспаления и повреждения нервных клеток. Алгоритм обучался на данных более чем 3200 пациентов, собранных в рамках исследований Университета Вашингтона.

Дополнительно модель была проверена на группе из 225 человек, у которых при жизни проводилась неврологическая оценка, а после смерти изучались изменения в тканях мозга. Результаты показали высокую согласованность между прогнозами ИИ и реальной патологией.

Учёные отмечают, что инструмент особенно эффективен в случаях неопределённой диагностики или ранних стадий когнитивных нарушений, когда стандартные методы дают недостаточно чёткую картину.

При этом исследователи подчёркивают, что технология пока не готова к клиническому применению и требует дальнейших испытаний на более разнообразных группах пациентов и в долгосрочных наблюдениях.

Тем не менее потенциальные области применения уже очевидны: в научных исследованиях — для отбора пациентов в клинические испытания, а в медицине — для более точной маршрутизации пациентов к специалистам и подбора терапии.