ИИ обнаруживает невидимое поражение при рассеянном склерозе, которое мы пропускали десятилетиями

0
19

Оно есть.
Всегда было.

Стандартные сканы МРТ его не фиксировали.
Врачи смотрели прямо сквозь него.

Десятилетиями исследования рассеянного склероза (РС) велись с использованием лишь части картины. Повреждения белого вещества просматриваются четко. Их видно. Их можно посчитать. Но настоящий провокатор — тот тип поражения, который напрямую связан с инвалидностью и медленным когнитивным снижением, — скрывался в сером веществе. А именно: в коре головного мозга.

На рутинных снимках это было невооруженным глазу не видно.

Это оставляло врачей «слепыми». Не буквально, конечно. Но клинически? Да, слепыми.

Современные препараты от РС в основном направлены на лечение белого вещества. Это оставляет корковые поражения без контроля. И это имеет значение, поскольку именно скрытые травмы продвигают болезнь вперед. Мы знали об их существовании благодаря посмертным исследованиям тканей, но не могли увидеть их у живых пациентов.

Теперь искусственный интеллект заполняет этот пробел.

Разница, которую дает ИИ

Команда во главе с Университетом Буффало обучила алгоритм смотреть глубже. Значительно глубже.

В исследовании, опубликованном в Communications Medicine, описано, как вычислительные методы сравнивают данные между несколькими изображениями. Одно изображение почти ничего не показывает. А если совместить три или четыре? ИИ находит закономерность. Он выделяет сигналы болезни из «шума», который полностью упускается при традиционном просмотре.

«Обнаружение ранее невидимых корковых поражений… имеет серьезные последствия», — говорит ведущий автор Роберт Зивадино.

Он говорит не просто о крутых технологиях. Он говорит о возможности впервые увидеть реальные движущие силы прогрессирования РС на стандартных устаревших снимках.

Майкл Д. Двайер знает, каково это — испытывать фрустрацию. Первый автор статьи и невролог.
«Мы все были очень расстроены», — говорит Двайер.

Расстроены потому, что гистопатологи десятилетиями доказывали, что эти поражения разрушают ткань мозга. Мы просто не могли подтвердить это по МРТ живого пациента. До сих пор.

«Много процессов продолжает происходить… вы не увидите их на обычной МРТ, но гистопатологи ясно демонстрировали это… десятилетиями».

ИИ не выдумывает данные. Он синтезирует то, что отсутствует. Он анализирует незначительные расхождения между изображениями с контрастом, которые человеческий глаз — или даже стандартный программный фильтр — проигнорировал бы.

11 000 пропущенных поражений

Тестовый случай был надежным.
ORATORIO.
Масштабное клиническое исследование III фазы препарата от РС окрелизумаба.
700+ участников.
Стандартные МРТ.

Исследователи применили свой новый метод мультимодального усиления корковых поражений, получивший название MMCLE.

Какой результат?
Стандартные сканы показывали проблемы с белым веществом.
Обработка с помощью ИИ выявила скрытый слой разрушения.

Около 15–20 новых поражений на каждого пациента.
По всем данным в целом? Обнаружено более 11 000 ранее скрытых поражений.

Рентгенологи пропустили их намеренно?
Нет.
Они буквально были невидимы без вычислительной помощи.

Двайер отмечает силу генеративного ИИ в этом контексте. Он замечает ткань, ведущую себя «неправильно», сравнивая ее на разных слоях контраста. Здоровая ткань ведет себя одним образом, поврежденная кора — другим. ИИ замечает несоответствие.

Это важно, потому что данные ORATORIO исторические. Они уже были собраны. Они были «завершены».
Но Зивадино предполагает, что эта работа меняет то, как мы анализируем все эти данные.
Это также меняет то, как мы проектируем будущие испытания.

Genentech помог поддержать работу. Ничего удивительного: они производят тестируемый препарат.
Сотрудничество сочетало академическую строгость с промышленными мощностями.

Итак, у нас наконец есть полная карта.
Или нет?

Слепое пятно исчезло.
Но что врачи будут делать со всем этим новым повреждением, которое они вдруг могут видеть?

Сдвинутся ли методы лечения на целенаправленное воздействие на кору?
Изменится ли определение «стабильной болезни»?

Снимки лежат прямо здесь.
Мы просто наконец научились смотреть.