Новое программное обеспечение, разработанное исследователями Лондонского королевского колледжа и университета Эдинбурга, работающими под руководством доктора Пола Бентли (Paul Bentley), позволяет с высокой точностью идентифицировать и оценивать тяжесть микроангиопатии – одной из наиболее распространенных причин развития инсульта и слабоумия (деменции).
Микроангиопатия является очень распространенным среди пожилых людей заболеванием, для которого характерно снижение количества крови, поступающей к межнейронным контактам в глубоких слоях белого вещества головного мозга, что приводит к повреждению и, в конечном итоге, к гибели нервных клеток. В результате у человека могут развиваться нарушения психического равновесия, а также инсульт или слабоумие. Тяжесть микроангиопатии усиливается с возрастом и усугубляется на фоне гипертонической болезни и сахарного диабета.
На сегодняшний день врачи диагностируют микроангиопатию путем выявления изменений в белом веществе, регистрируемых на изображениях, получаемых с помощью магнитно-резонансной или компьютерной томографии. По сути, диагностика заключается в том, что врач измеряет на изображении размер очага повреждения. На изображениях, полученных с помощью компьютерной томографии, границы этого очага зачастую очень плохо различимы, что затрудняет определение тяжести заболевания. Магнитно-резонанская томография в данном случае более чувствительна, однако возможности ее применения ограничены доступностью оборудования, а также с невозможностью его применения при проведении неотложной помощи и при работе с пациентами очень преклонного возраста.
Авторы поясняют, что важность разработанного ими подхода заключается в том, что программное обеспечение позволяет автоматически с высокой точностью определять тяжесть заболевания по результатам компьютерной томографии. Его можно применять как для скрининговой диагностики, так и для мониторинга деменции, а также при необходимости принятия экстренных решений по поводу терапии инсульта.
По словам доктора Бентли, программное обеспечение позволит персонализировать лечение острых неврологических состояний. Например, при инсульте для быстрого освобождения просвета артерии можно вводить растворяющие тромб препараты. Однако такие подходы чреваты серьезными побочными эффектами, такими как кровотечения. В будущем программу можно будет применять для оценки риска кровотечения и врачи получать возможность принимать решение о введении тромболитических препаратов на основании индивидуальных данных пациента.
Также программа поможет выявлять пациентов, входящих в группу риска по развитию деменции или утрате подвижности из-за медленно прогрессирующей микроангиопатии, обращая внимание лечащих врачей на потенциально устранимые причины ее развития, такие как высокое артериальное давление или сахарный диабет.
Для проверки своего программного обеспечения авторы использовали 1082 архивных изображения головного мозга пациентов с инсультов, полученных с помощью компьютерной томографии в 70 клиниках Великобритании в период 2000-2014 гг. Программа идентифицировала и измеряла маркер микроангиопатии и вычисляла показатель, соответствующий тяжести заболевания. Полученные результаты сравнили с результатами, предоставленными комиссией из врачей-специалистов высокой квалификации, визуально оценивавших тяжесть заболевания по тем же самым изображениям. Степень соответствия для результатов, полученных с помощью программы, и результатов, представленных комиссией, была сопоставима со степенью соответствия мнений разных экспертов.
Дополнительно авторы получили данные магнитно-резонансной и компьютерной томографии 60 пациентов и использовали результаты магнитно-резонансного обследования для определения точного размера зоны микроангиопатического повреждения. Последующее сопоставление результатов продемонстрировало, что точность диагностики с помощью программного обеспечения составляет 85%.
В настоящее время исследователи отрабатывают применение схожих методик для оценки масштабов атрофии ткани головного мозга и других состояний, традиционно диагностируемых с помощью компьютерной томографии.
Статья Liang Chen et al. Rapid Automated Quantification of Cerebral Leukoaraiosis on CT Images: A Multicenter Validation Study опубликована в журнале Radiology.
Евгения Рябцева, портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам Imperial College London: Artificial Intelligence improves stroke and dementia diagnosis in brain scans.
