Az időskori demencia előrejelzését könnyíthetik meg magyar kutatók eredményei
A kutatás szerint e kapcsolatokat funkcionális mágneses rezonanciás képalkotással (fMRI) jól vizsgálhatóak, és az eredmények megmutathatják, hogy a vizsgált agy kapcsolati mintázatának jellemzői mennyire felelnek meg a vizsgált személy valós életkorának. Ha az eltérés jelentős, az a kutatások szerint jól előre jelzi a kóros agyi öregedési folyamatokat, köztük a demenciát. Fontos, hogy az efféle folyamatokra idejében fény derüljön, mivel a korai gyógyszeres beavatkozások és életmódváltás sokkal hatásosabb, mint a súlyosabb tünetek megjelenése utáni "tűzoltás".
A kutatás szerint az agyterületek működése közti kapcsolatok meglehetősen bonyolult hálózatot alkotnak, így egyáltalán nem nyilvánvaló, hogy milyen tulajdonságaik vannak kapcsolatban az életkorral. Ennek elemzésére mesterséges intelligenciát vetettek be a kutatók. Vidnyánszky Zoltán kutatócsoportja a mélytanulásos rendszerek működési elvét használta fel a vizsgálatok során. Az ilyen elven működő tanuló rendszerek ugyanis több egymásra épülő absztrakciós szinten dolgozzák fel a bemenet információit. Míg a legelső szinteken még sokat számítanak a bemenő adatok konkrét részletei, a felsőbb szinteken egyre elvontabb összefüggések jelennek meg a tanulás során.
A kutatócsoport eljárása sikeresnek bizonyult, eredményüket az egészségügyi informatika területének legrangosabb folyóirata, a GigaScience közölte tavaly decemberben. Az eljárás segítségével 5 évvel sikerült javítani a funkcionális konnektivitáson alapuló agyéletkorbecslés átlagos pontosságát. "Ezt úgy sikerült elérnünk, hogy felhasználtuk a korábban, más adatbázison elsajátított tudást a becsléshez használt mesterséges neurális hálózat tanítása során.
Ezt a korábban tanult kapcsolati súlyok átvételével és finomhangolásával végeztük a hálózat megfelelő rétegeiben. Kutatási eredményeink megoldást szolgáltattak a különböző MRI-berendezéssel, mérési paraméterekkel és eltérő szempontok szerint beválogatott embercsoportokon gyűjtött adatbázisok közötti tudástranszferre" - idézik a közleményben Vidnyánszky Zoltánt.
A módszer fontos előrelépést jelent a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében. Emellett segítséget nyújthat olyan, idegrendszeri képalkotáson alapuló speciális diagnosztikai feladatok megoldásában, ahol kevés adat áll rendelkezésre a mesterséges intelligenciák tanításához.
A kutatócsoport, amelynek munkájában kiemelkedő szerepet játszott két fiatal kutató, Meszlényi Regina és Vakli Pál, jövőbeli kutatásainak célja, hogy módszertani fejlesztéseik eredményeire építve kidolgozzanak egy multimodális, strukturális és funkcionális MRI-képalkotáson alapuló mesterséges intelligenciával támogatott eljárást a kóros agyi öregedés korai kiszűrésére és típusainak osztályozására - olvasható az MTA közleményében.
(Forrás: MTI)
Hozzászólások