Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen

Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen

Maschinelles Lernen in der quantitativen MRT-Bildgebung könnte die Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen entscheidend verbessern.

  • Datum:
    01.06.2018 0 Kommentare
  • Journal:
    Future Neurology 2017;12(1):Editorial
  • Titel:
    From qualitative radiological cues to machine learning: MRI-based diagnosis in neurodegeneration
  • Autor:
    Bede P
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So unterschiedlich die Symptome neurodegenerativer Erkrankungen auch sein mögen – sie alle eint eine lange präsymptomatische Phase mit schwieriger Diagnosestellung. Die hauptsächlich in der klinischen Routine angewandten qualitativen MRT-Untersuchungen liefern keine ausreichende Spezifität und Sensitivität zur Diagnosesicherung. Demgegenüber bieten die großen Fortschritte in der quantitativen MR-Bildgebung und in der automatischen Bildauswertung Möglichkeiten, die besonders hilfreich zur Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen sind, meint Peter Bede vom Trinity College in Dublin. Bisher sind die Techniken jedoch auf eine Anwendung in der Forschung begrenzt.

Maschinelles Lernen in der quantitativen Bildgebung

Zu den hochauflösenden quantitativen Bildgebungsmodalitäten zählen unter anderem die funktionelle MRT (fMRT), die Diffusionstensor-Bildgebung, die Diffusionsbildgebung mit hoher Winkelauflösung und die MR-Spektroskopie. Sie können präsymptomatische Veränderungen genau erfassen, Atrophien gut abbilden und die Integrität der Hirnnerven und des Rückenmarks exakt messen.

Bilddatenbestände aus diversen multizentrischen Studien bieten eine ideale Datengrundlage. Sie stellen die spezifischen Muster neurodegenerativer Erkrankungen dar und eignen sich für eine große Datenanalyse, so Bede. Seine Arbeitsgruppe wählte beispielsweise fMRT-Bilder von ALS-PatientInnen (Amyotrophe Lateralsklerose) und trainierte damit Algorithmen. Die Validierung erfolgte mittels eines binären logistischen Regressionsmodells und zeigte eine diagnostische Genauigkeit von fast 80 Prozenz.

Zukunftsmusik

Bede sieht eine große Chance in der strukturierten Auswertung quantitativer Bilddateien neurogenerativer Erkrankungen. Von der Krankheit betroffene Hirnregionen wie auch nicht betroffene Hirnregionen können zusammen spezifische anatomische Muster ergeben, die bereits präsymptomatisch auf eine bestimmte neurodegenerative Erkrankung hinweisen.

biho/ktg
01.06.2018

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