A fim de prevenir e curar doenças debilitantes, incluindo a doença de Alzheimer, esquizofrenia e autismo, um novo estudo no TReNDS Center da Georgia State University pode resultar em detecção precoce.
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A fim de prevenir e curar doenças debilitantes, incluindo a doença de Alzheimer, esquizofrenia e autismo, um novo estudo da Estado da Geórgia O TReNDS Center da universidade pode resultar em detecção precoce. Este estudo foi publicado no Journal of Scientific Reports.
Uma equipe de sete cientistas da Estado da Geórgia desenvolveram um sofisticado programa de computador que foi capaz de filtrar enormes volumes de dados de imagens cerebrais e encontrar padrões inesperados relacionados a distúrbios de saúde mental. Os exames de ressonância magnética funcional (fMRI) usados para produzir os dados de imagem cerebral avaliam a atividade cerebral dinâmica detectando variações mínimas no fluxo sanguíneo. Como principal autor do estudo e professor associado de ciência da computação e neurociência na Estado da Geórgia University, Sergey Plis observou: 'Construímos modelos de inteligência artificial para analisar os volumes substanciais de informações de fMRI'.
Em vez de um instantâneo como um raio-x ou a ressonância magnética estrutural mais popular, ele comparou esse tipo de imagem dinâmica a um filme, observando que 'os dados acessíveis são muito maiores, muito mais ricos do que um exame de sangue ou uma ressonância magnética padrão. ' Mas esse é o problema - difícil é entender tantos dados. Além disso, fMRIs nessas situações particulares são caros e difíceis de obter. No entanto, a mineração de dados pode ser feita em fMRIs padrão usando um modelo de IA. E há muitos desses ao redor.
De acordo com Vicente Calhoun , diretor fundador do TReNDS Center e um dos autores do estudo, 'existem vastos conjuntos de dados acessíveis em indivíduos sem um problema clínico documentado'. O desempenho do modelo em conjuntos de dados menores e mais focados foi aprimorado usando esses conjuntos de dados públicos extensos, mas não relacionados. De acordo com Calhoun , 'novos padrões desenvolvidos que poderíamos vincular categoricamente a cada uma das três doenças cerebrais'.
Um conjunto de dados com mais de 10.000 indivíduos serviu como campo de treinamento inicial para os modelos de IA, pois eles aprenderam os fundamentos da imagem fMRI e da atividade cerebral. Depois disso, os pesquisadores usaram conjuntos de dados de vários sites de mais de 1.200 pessoas, incluindo pessoas com doença de Alzheimer, esquizofrenia e transtorno do espectro do autismo. Como funciona? É semelhante a como Facebook , Youtube , ou Amazonas começar a aprender sobre você a partir de seu comportamento online e começar a prever seu comportamento futuro, gostos e desgostos. O programa de computador foi capaz até de identificar o 'momento' preciso em que os dados de imagens cerebrais sugeriam mais fortemente uma conexão com a condição mental relevante.
Essas descobertas devem ser colocadas em prática antes que um distúrbio apareça para que sejam clinicamente úteis. Podemos ser capazes de agir se pudermos identificar fatores de risco para a doença de Alzheimer em uma pessoa de 40 anos e prever esse risco usando marcadores, de acordo com Calhoun.
Semelhante a isso, pode haver maneiras de fornecer terapias melhores ou mais eficientes se os riscos da esquizofrenia puderem ser reconhecidos antes que haja mudanças reais na estrutura cerebral. “Ainda não podemos prever quando exatamente isso se desenvolverá, mesmo sabendo por meio de testes anteriores ou histórico familiar que alguém está em risco de uma doença como a de Alzheimer”. Calhoun disse. A imagem cerebral pode encurtar essa janela, identificando os padrões pertinentes assim que eles surgirem, antes que a doença clínica se torne evidente.
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A ideia, de acordo com Plis, é que depois de reunir um conjunto de dados de imagem considerável, 'nossos modelos de IA irão analisá-lo e nos revelar o que eles descobriram sobre doenças específicas. Estamos criando sistemas para encontrar novos conhecimentos que não conseguimos obter em nosso ter.' O primeiro autor do estudo e doutorando em ciência da computação na Estado da Geórgia Universidade, Md. Mahfuzur Rahman , afirmou que o objetivo do estudo era 'ligar grandes mundos e grandes conjuntos de dados com mundos pequenos e conjuntos de dados específicos de doenças e avançar para marcadores relevantes para decisões clínicas'. (ANI)