Искусственный интеллект предсказывает риск болезни Альцгеймера за семь лет до ее проявления

Введение в проблему раннего прогнозирования болезни Альцгеймера

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) недавно разработали алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), который способен выявлять пациентов с риском развития болезни Альцгеймера (БА) за семь лет до ее проявления. Об этом сообщается в исследовании, опубликованном в журнале Nature Aging.

Ученые сообщили, что созданные ими модели искусственного интеллекта предсказали развитие болезни Альцгеймера с точностью 72% за семь лет до постановки официального диагноза. Способности машинного обучения на основе искусственного интеллекта открывают новые горизонты в прогнозировании заболеваний и ускоряют развитие точной медицины (прецизионной медицины) с целью улучшения результатов лечения пациентов.

Что такое болезнь Альцгеймера и ее основные характеристики

Болезнь Альцгеймера — это неизлечимое нейродегенеративное заболевание, являющееся наиболее распространенной формой деменции (слабоумия). Заболевание прогрессирующе влияет на память человека, его когнитивные функции и способность выполнять повседневные задачи, согласно данным Национального института по проблемам старения.

Болезнь названа в честь невролога Алоиса Альцгеймера (Alois Alzheimer), который в 1906 году во время посмертного осмотра обнаружил спутанные пучки волокон и аномальные скопления в головном мозге женщины. Сегодня эти волокна известны как нейрофибриллярные клубки, или тау-белки (tau tangles), а аномальные скопления называются бета-амилоидами (белки Aβ). Оба эти признака являются главными маркерами болезни Альцгеймера.

«Выявление риска начала болезни Альцгеймера может способствовать проведению вмешательств до наступления необратимого прогрессирования заболевания», — написала ведущий автор исследования UCSF Элис Тан (Alice Tang), исследователь из лаборатории Sirota, которой руководит старший автор и доцент Марина Сирота (Marina Sirota, Ph.D.), вместе со своими коллегами-исследователями.

Масштабы проблемы болезни Альцгеймера в мире

Изменения в образе жизни могут предотвратить до трети случаев болезни Альцгеймера, согласно данным организации WAM (Women’s Alzheimer’s Movement). Именно поэтому наличие способа предсказать заболевание у людей из группы высокого риска за несколько лет до его появления имеет критически важное значение.

В настоящее время в мире насчитывается около 24 миллионов человек с болезнью Альцгеймера. Заболевание поражает почти треть людей старше 85 лет и каждого десятого человека старше 65 лет по всему миру, по данным клиники Кливленда (Cleveland Clinic). Прогнозируется, что число случаев деменции во всем мире значительно увеличится. К 2050 году примерно более 150 миллионов человек по всему миру будут страдать болезнью Альцгеймера, согласно другому исследованию, опубликованному в научном журнале The Lancet Public Health.

В США кто-то заболевает болезнью Альцгеймера каждые 65 секунд, согласно данным Women’s Alzheimer’s Movement (WAM), основанной Марией Шрайвер (Maria Shriver) в партнерстве с Ассоциацией Альцгеймера (Alzheimer’s Association), которая теперь является частью клиники Кливленда. Среди 6,7 миллиона американцев, живущих с болезнью Альцгеймера, две трети составляют женщины, сообщает WAM. Исследователи еще не доказали научно, почему большинство заболевших в США составляют именно женщины.

Использование базы данных SPOKE и электронных медицинских карт

Исследователи из UCSF использовали инструмент базы данных точной медицины под названием SPOKE (Scalable Precision Medicine Knowledge Engine — масштабируемый движок знаний точной медицины), который был разработан в лаборатории профессора неврологии UCSF Серхио Барацини (Sergio Barazini, Ph.D.) в сотрудничестве с Шаратом Исрани (Sharat Israni, Ph.D.), исполнительным директором Института вычислительных наук о здоровье Бакара при UCSF.

SPOKE представляет собой растущую сеть, которая в настоящее время состоит более чем из 25 баз данных. Она позволяет биомедицинским исследователям понимать взаимосвязанные пути заболеваний, эпигеномики, клинических фенотипов, генов, белков, лекарственных соединений, тканей, органов, окружающей среды, образа жизни и многих других данных.

Алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта требуют огромных объемов обучающих данных, чтобы выявить ключевые особенности и выполнять такие задачи, как прогнозирование, без жесткого кодирования явных команд с помощью компьютерного программирования. Исследователи из UCSF объясняют отсутствие понимания патогенеза болезни Альцгеймера частично дефицитом данных, связывающих клиническую и молекулярную сферы, а также нехваткой продольных данных (данных об одних и тех же пациентах за длительные периоды времени).

Методология исследования и модели машинного обучения

Команда UCSF поставила перед собой задачу разработать модели искусственного интеллекта на основе клинических данных из электронных медицинских карт, способные предсказывать болезнь Альцгеймера. Они использовали сеть SPOKE, чтобы помочь понять возможные биологические причины выявленных предикторов (факторов риска).

Используя более чем 5,5 миллиона электронных медицинских карт за период с 1980 по 2021 год, исследователи проанализировали данные почти 3 000 пациентов, у которых болезнь Альцгеймера была диагностирована Центром памяти и старения UCSF.

Команда использовала модели бинарной классификации искусственного интеллекта, а также алгоритмы случайного леса (random forest algorithms). Алгоритмы случайного леса — это широко используемые алгоритмы машинного обучения, которые используют комбинацию результатов множества деревьев принятия решений для получения единого результата. Они являются гибкими, менее подвержены проблеме переобучения (overfitting) и позволяют легко определять важность различных признаков.

Генетические предикторы и факторы риска

Высокий уровень холестерина (гиперлипидемия или HLD) оказался предиктором болезни Альцгеймера во всех моделях искусственного интеллекта. При этом ген APOE (аполипопротеин E) выступил в качестве общей причинной генетической связи в данном исследовании. Это согласуется с другими исследованиями, которые показали, что ген APOE4 является наиболее распространенным геном болезни Альцгеймера с поздним началом (возникающим после 65 лет).

Исследователи также обнаружили, что гены IL6, INS и ACTB являются главными предикторами болезни Альцгеймера.

Интересно, что у мужчин увеличенная предстательная железа (простатическая гиперплазия) является предиктором болезни Альцгеймера. В то же время модели искусственного интеллекта и сеть SPOKE выявили у женщин связь между геном MS4A6A и остеопорозом как предиктором болезни Альцгеймера, чего не наблюдалось у мужчин.

«Эти результаты остеопороза как потенциального полоспецифического предиктора болезни Альцгеймера с общими связями через ген MS4A6A являются неизвестным и неожиданным результатом, выявленным в ходе последующего анализа наших прогностических моделей», — сообщили исследователи UCSF.

Для подтверждения глубинных причин потребуются дополнительные исследования.

Заключение и перспективы точной медицины

Комбинация машинного обучения на основе искусственного интеллекта, молекулярных баз данных, электронных медицинских карт и поискового инструмента прецизионной медицины SPOKE позволяет исследователям:

• Идентифицировать людей из группы высокого риска развития болезни Альцгеймера.
• Понять глубинные биологические причины заболевания.
• Способствовать развитию точной медицины для улучшения исходов лечения пациентов в будущем.