MRI voorspelt alzheimer uit één scan

Onderzoekers van Nature Aging ontwikkelden een systeem op basis van diep leren (deep learning) dat meerdere uitkomsten tegelijk berekent uit één MRI-scan. Het model combineert bestaande kennis over hersenstructuren met grote vooraf getrainde modellen. Als invoer gebruikt het alleen de eerste scan en basisdemografische gegevens, zoals leeftijd en geslacht.

Wat het oplevert, is drieledig. Het systeem stelt een diagnose, berekent een cognitiescore en schat in hoe snel de cognitie de komende jaren zal verslechteren. Dat laatste is voor artsen vaak de moeilijkste voorspelling. De studie laat zien dat het model op alle drie de taken beter presteert dan eerdere methoden die elk maar één uitkomst tegelijk konden berekenen.

Waarom dit meer is dan een betere scan

De kracht zit in de combinatie. Bestaande diagnostische methoden voor alzheimer zijn versnipperd: de ene test meet cognitie, de andere kijkt naar hersenvolume, weer een andere volgt biomarkers in het bloed. Dit model doet alles tegelijk, op basis van één bestaand type scan dat al routinematig wordt gemaakt.

Dat maakt vroege opsporing toegankelijker. Dure of invasieve aanvullende tests zijn niet nodig. Voor landen met minder geavanceerde diagnostische infrastructuur kan dit een groot verschil maken.

Wat nog onduidelijk is

Het model is getraind en getest op bestaande datasets. De vraag is of het even goed presteert op patiënten buiten die datasets, met andere scanapparatuur of in andere populaties. Validatie in de klinische praktijk is de volgende stap.

Alzheimer treft wereldwijd meer dan vijftig miljoen mensen. De ziekte begint tientallen jaren voor de eerste klachten. Een betrouwbare vroege voorspelling op basis van een gewone MRI zou de timing van behandeling ingrijpend kunnen veranderen.

Lees het originele artikel