Хотя болезнь Паркинсона является хорошо признанным заболеванием, этот термин может относиться к целому ряду состояний, начиная от идиопатической болезни Паркинсона, наиболее распространенного типа, и заканчивая другими двигательными расстройствами, такими как множественная системная атрофия, паркинсонианский вариант и прогрессирующий супрануклеарный паралич. У каждого из них есть общие двигательные и немоторные особенности, такие как изменения в походке, но они обладают определенной патологией и прогнозом.

Примерно у каждого четвертого пациента или даже у каждого второго пациента ставится неправильный диагноз.

Теперь исследователи из Университета Флориды и Института неврологических заболеваний им. Нормана Фикселя UF Health разработали новый вид программного обеспечения, которое поможет клиницистам дифференцированно диагностировать болезнь Паркинсона и связанные с ней состояния, сокращая время диагностики и повышая точность более чем на 96%. Исследование было недавно опубликовано в журнале JAMA Neurology и финансировалось Национальными институтами здравоохранения.

"Во многих случаях производители МРТ не взаимодействуют друг с другом из-за конкуренции на рынке", - сказал Дэвид Вайланкурт, доктор философии, заведующий кафедрой прикладной физиологии и кинезиологии Калифорнийского университета. "У всех них есть свое собственное программное обеспечение и свои собственные последовательности. Здесь мы разработали новое программное обеспечение, которое работает со всеми ними".

По словам Вайланкур, хотя человеческий фактор в диагностике ничем не заменим, даже самые опытные врачи, специализирующиеся на диагностике двигательных расстройств, могут извлечь выгоду из инструмента для повышения эффективности диагностики различных расстройств.

Программное обеспечение Automated Imaging Differentiation for Parkinsonism, или AIDP, представляет собой автоматизированную программу обработки МРТ и машинного обучения, которая использует неинвазивный метод определения биомаркеров. Используя диффузионно-взвешенную МРТ, которая измеряет, как молекулы воды диффундируют в головном мозге, команда может определить, где происходит нейродегенерация. Затем алгоритм машинного обучения, тщательно протестированный на основе личных клинических диагнозов, анализирует сканирование мозга и предоставляет врачу результаты, указывающие на один из различных типов болезни Паркинсона.

Исследование проводилось на 21 объекте, 19 из них в Соединенных Штатах и два в Канаде.

"Это тот случай, когда доказано, что инновации между технологиями и искусственным интеллектом повышают точность диагностики, что дает нам возможность еще больше улучшить лечение пациентов с болезнью Паркинсона", - сказал Майкл Окун, доктор медицины, медицинский советник Фонда Паркинсона и директор Института неврологии Нормана Фикселя. Болезни в UF Health. "Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, как это нововведение может еще больше повлиять на сообщество пациентов с болезнью Паркинсона и продвинуть нашу общую цель - добиться лучших результатов для всех".

Следующим шагом команды является получение одобрения от Управления по контролю за продуктами питания и лекарствами США.

"Эти усилия действительно подчеркивают важность междисциплинарного сотрудничества", - сказал Ангелос Бармпутис, доктор философии, профессор Института цифровых миров Калифорнийского университета. "Благодаря объединению медицинских знаний, научного опыта и технологических компетенций мы смогли достичь цели, которая изменит жизни бесчисленного множества людей".

Вайланкур и Бармпутис являются частичными владельцами компании Neuropacs, целью которой является продвижение этого программного обеспечения вперед, улучшая как уход за пациентами, так и клинические испытания, в которых оно может быть использовано.