美國時間20日，一項發表在《Communications Medicine 》期刊上，由英國國家衛生研究院(NIHR)資助，倫敦帝國理工學院研究人員開發的一種新方法，其採用一種腫瘤分類算法，僅需使用醫院常見的1.5 Tesla (T) 磁振造影(MRI)，就可早期預測阿茲海默症，準確率介於81%到98%之間。

目前在阿茲海默症檢測上，醫師通常會透過大量評估方法進行判斷，包括記憶和認知測試、及腦部掃描，以確認大腦蛋白質沉澱和海馬迴(hippocampus)收縮等，這些測試都需要幾周的安排與確認。

倫敦帝國理工學院團隊開發一種新方法，其採用了一種用於分類腫瘤的機器學習，將大腦分為115個區域，並分配660種不同特徵，例如大小、形狀和紋理，而患者僅需透過一次磁振造影影像檢測就可測預測阿茲海默症。

研究團隊，首先對783名經1.5 T磁振造影進行腦部掃描的影像進行訓練，每位患者的磁振造影會進行兩階段「特徵選擇和正則化的迴歸分析」(LASSO)，接著影像會經阿茲海默症預測向量(Alzheimer’s Predictive Vector, ApV)生物標記定義成兩群：患有阿茲海默症(ADrp)與未患有阿茲海默症(nADrp)。

數據顯示，這套方法在檢測阿茲海默症早期、輕度認知障礙上，ADrp、nADrp的準確率分別可達98%和81%。

領導該研究的帝國理工學院外科與腫瘤學系Eric Aboagye 教授表示，這套新系統不僅可早期預測阿茲海默症，還發現了過去與阿茲海默症無關的大腦區域變化，該研究提供阿茲海默症新的見解。

資料來源：https://www.sciencedaily.com/releases/2022/06/220620100827.htm

(編譯/彭梓涵)