人工智能技术可通过扫描眼睛在早期诊断老年痴呆症 | 广东省智能创新协会

发布日期:2019-06-26 10:00
近日,阿尔茨海默氏症药物发现基金会(ADDF)对外宣布其5000万美元的获奖项目——阿尔茨海默氏症诊断加速器研究,由比尔·盖茨,杰夫和麦肯齐·贝佐斯、前雅诗兰黛总裁伦纳德·劳德以及其他资助者共同推动该研究项目的进展。



来自超宽视场扫描激光检眼镜的视网膜图像跟踪小血管的分支模式。

从30个国家的300名申请人中选出的四名受助人正在开发可靠,经济有效的诊断阿尔茨海默病的方法,包括使用人工智能技术——机器学习通过眼睛扫描检测早期症状的方法。

“与心脏病和癌症不同,我们缺乏简单且具有成本效益的诊断工具和生物标志物,这对于找到预防和治疗阿尔茨海默病的方法至关重要,”ADDF首席科学官霍华德菲利特在一份新闻稿中说道,“一旦我们拥有它们,我们将更好地了解阿尔茨海默氏症的进展,使临床药物试验更加高效和严谨。“

目前用于诊断阿尔茨海默病(AD)的测试是昂贵的,通常是侵入性的,并且仅在症状出现后才能感染疾病。这些测试包括认知评估,例如记忆练习; 通过昂贵的PET和MRI扫描进行神经影像学检查; 并测量脑脊髓液中阿尔茨海默病相关蛋白,β淀粉样蛋白和tau蛋白的水平。

与现有选项相比,ADDF的获胜者希望在生命早期进行更便宜,便携和检测AD的测试。

在苏格兰爱丁堡大学,Tom MacGillivray获得了488,997美元用于开发全面的眼睛扫描系统,用于分析眼睛中的多种生物标记物以检测脑退化。“我们可以通过视网膜的自然窗口看到人体内部,”他告诉IEEE Spectrum。

全面的扫描程序,包括带有机器学习组件的图像分析软件,将分析眼镜扫描设备的图像,这些设备已经在配镜办公室中使用(并且比MRI或PET机器便宜得多)。通过与杜克大学的Sharon Fekrat合作,MacGillivray 将测量眼后部小血管的变化以及与AD相关的神经组织层的变化。

“眼睛中的一些变化可能早于疾病后期出现的一些严重的认知衰退症状,”MacGillivray说。他补充说,如果可以及早发现这些变化,那么就有可能提前进行干预并测试新的预防性药物。

MacGillivray表示,理想情况下,最终的系统可以适应基于云的系统,因此医生可以上传在眼科诊所拍摄的图像进行分析。ADDF提供了18个月的资金,在这段时间内,团队将收集足够的数据“告诉我们这是否有未来,”他补充道。



Peter van Wijngaarden(左)和Xavier Hadoux正在开发一种专门的眼睛成像方法来检测视网膜中的淀粉样蛋白

在澳大利亚眼科研究中心和墨尔本大学,Peter van Wijngaarden从ADDF获得420,321美元用于使用低成本原型相机开发眼睛扫描以检测视网膜中的β淀粉样蛋白。

van Wijngaarden说:“我们不是像传统的视网膜摄影一样用单一的白光闪光对视网膜进行成像,而是依次用许多不同波长的光线对视网膜进行成像。” 这种被称为高光谱成像的技术可以生成有关视网膜结构的详细信息,然后通过软件对其进行处理,以区分具有高水平淀粉样蛋白β的个体和没有β淀粉样蛋白的个体。

该团队计划利用ADDF资金参与对患有阿尔茨海默氏症高风险人群的早期筛查研究,他们将对其视网膜结果与其他生物标志物进行比较。

最后两位获奖者试图测量血液中阿尔茨海默氏症的标志物:法国Amoneta Diagnostics SAS的 Saliha Moussaoui 将获得高达200万美元的测试,以测量与认知能力下降相关的两种类型的RNA; 和凯伊Blennow在瑞典哥德堡大学获得$ 500,000验血的tau蛋白。

虽然ADDF资金提供了这四种技术,但他们并不是唯一一个寻求更有效诊断和监测AD的人:基于萨克拉门托的Neurovision也在寻求检测眼内淀粉样沉积物作为早期诊断,而旧金山开始-up NeruaMetrix希望通过测量大脑健康跟踪打字习惯。