Искусственный интеллект нашёл при рассеянном склерозе то, что десятилетиями не видел обычный МРТ

Новый метод позволяет обнаружить скрытые повреждения коры головного мозга на уже существующих МРТ-снимках, открывая новые возможности для оценки прогрессирования рассеянного склероза и повторного анализа завершённых клинических исследований.

Самая большая «слепая зона» МРТ находилась не там, где её искали

Рассеянный склероз поражает не только белое вещество мозга — своеобразные «кабели связи» между различными отделами нервной системы.

Не менее важны изменения в сером веществе, особенно в коре больших полушарий. Именно здесь расположены тела нервных клеток, отвечающие за память, внимание, мышление, речь и многие другие функции.

Учёные давно знали, что так называемые корковые очаги тесно связаны с развитием инвалидизации и ухудшением когнических функций. Проблема заключалась в том, что на стандартных МРТ они почти не различались. Это превращало значительную часть болезни в своеобразную «невидимую территорию».

Почему обычное МРТ не видит эти изменения

МРТ не фотографирует мозг в привычном смысле.

Аппарат регистрирует физические свойства тканей, а затем преобразует их в изображение. Разные режимы сканирования подчёркивают разные особенности тканей.

Белое вещество при рассеянном склерозе изменяется достаточно резко, поэтому очаги хорошо заметны.

С корой ситуация сложнее. Она очень тонкая, имеет сложный рельеф, а изменения внутри неё значительно менее контрастны. В результате даже опытный врач может просто не увидеть повреждение, хотя оно уже существует.

Именно поэтому специальные методы поиска корковых очагов долгое время требовали редких исследовательских режимов МРТ или сверхмощных 7-тесловых томографов, которые доступны лишь в ограниченном числе научных центров.

ИИ не создаёт новые изображения — он учится видеть взаимосвязи

Ключевой особенностью новой работы стало то, что исследователи не обучали ИИ «угадывать» диагноз.

Вместо этого алгоритмы анализировали сразу несколько стандартных МРТ-режимов одновременно.

Проще говоря, каждый отдельный снимок содержит лишь часть информации. Для человека она выглядит недостаточной. Но если сопоставить все изображения между собой, становятся заметны очень небольшие различия, которые указывают на патологические изменения ткани.

Авторы объединили несколько методов обработки изображений, включая новый подход MMCLE (Multimodal Cortical Lesion Enhanced) — метод усиления контрастности корковых очагов, который усиливает совпадающие признаки сразу на нескольких МРТ-последовательностях. Именно такое объединение оказалось наиболее информативным. Схема обработки подробно показана в статье (рис. 1–2).

Именно здесь происходит главный поворот исследования

Самое интересное заключается не в том, что ИИ нашёл больше очагов.

Гораздо важнее другое.

Практически вся информация уже находилась внутри обычных МРТ, выполненных много лет назад. Она просто была слишком сложной для традиционного анализа.

То есть исследователи не собирали новые изображения мозга.

Они научились извлекать скрытые сведения из уже существующих данных.

Более 11 тысяч ранее скрытых очагов стали видимыми

Методику проверили на данных международного клинического испытания ORATORIO — крупного исследования эффективности препарата окрелизумаб при первично-прогрессирующем рассеянном склерозе.

После обработки алгоритмами у каждого пациента удавалось выявить в среднем около 15–20 корковых очагов.

Всего в полном наборе данных было обнаружено более 10 тысяч таких очагов, тогда как при анализе обычных изображений большинство из них оставались незаметными. В подмножестве для детального анализа среднее число составило 14,8 очага на человека, а на полном массиве из 732 участников было выявлено 10 366 корковых очагов.

Новый подход оказался заметно чувствительнее стандартных изображений

Исследователи сравнили различные варианты обработки изображений.

Комбинированный метод MMCLE показал наилучшую способность выделять очаги среди окружающих тканей. В слепом тестировании эксперты правильно распознавали около 86% корковых очагов при относительно низкой доле ложноположительных результатов. Кроме того, совместное использование нескольких типов изображений позволило алгоритмам искусственного интеллекта работать точнее, чем анализ любого отдельного режима МРТ.

Это может изменить оценку эффективности лекарств

Сегодня многие препараты для лечения рассеянного склероза оценивают прежде всего по их способности уменьшать образование новых очагов в белом веществе.

Однако именно повреждения коры теснее связаны с ухудшением памяти, мышления и повседневной активности пациента.

Если удастся надёжно измерять эти изменения на стандартных МРТ, исследователи смогут по-новому оценить действие уже существующих препаратов и понять, насколько они действительно влияют на наиболее клинически значимые процессы заболевания. Это особенно важно для анализа завершённых клинических испытаний, где повторно обследовать пациентов уже невозможно.

Почему это ещё не готово для повседневной практики

Несмотря на впечатляющие результаты, авторы подчёркивают несколько ограничений.

Исследование не доказывает, что алгоритм обнаруживает абсолютно все корковые очаги. Некоторые типы повреждений по-прежнему плохо различимы даже при использовании современных методов.

Кроме того, работу выполняли на данных пациентов с первично-прогрессирующим рассеянным склерозом. Для других форм заболевания необходимы дополнительные исследования.

Авторы также отмечают, что окончательная проверка точности потребует сопоставления с данными сверхвысокопольной МРТ или гистологического исследования тканей мозга.

Что это означает для пациентов уже сегодня

Новая технология не заменяет обычное МРТ и пока не входит в клинические рекомендации.

Но она показывает важную тенденцию современной медицины.

Искусственный интеллект всё чаще используется не для постановки диагноза вместо врача, а для извлечения информации, которая уже содержится в медицинских данных, но остаётся недоступной человеческому глазу.

В перспективе это может сделать стандартные исследования значительно информативнее без покупки нового дорогостоящего оборудования и без необходимости повторного обследования пациентов.