Connect with us

Tech - Tudomány

Az időskori demencia előrejelzését könnyíthetik meg magyar kutatók eredményei

Megosztás

Az MTA Természettudományi Kutatóközpontjának munkatársai a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében értek el fontos előrelépést.

Megosztás

A Magyar Tudományos Akadémia (MTA) Természettudományi Kutatóközpontjának (TTK) munkatársai a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében értek el fontos előrelépést. A Nemzeti Agykutatási Program által támogatott vizsgálat eredményeiről a GigaScience című tudományos folyóiratban számoltak be a TTK Agyi Képalkotó Központ kutatói.

Valójában hány éves az ember agya?

Az MTA keddi közleménye szerint az Agyi Képalkotó Központ munkatársai kutatásuk során azt vizsgálták, hogy hány éves az ember agya valójában.

„Agyunk az életünk során folyamatosan változik, fiatalkorunkban az agy hálózatainak szerkezete és működése egyre összehangoltabbá és kifinomultabbá válik, ahogy pedig öregedni kezdünk, ellenkező irányú folyamatok játszódnak le benne. A változások nemcsak az agy fizikai szerkezetében tapasztalhatók, hanem az egyes agyterületek működése közti összehangoltság mértékében is, amely az agyterületek között mérhető funkcionális kapcsolatok erősségének megváltozásával jól jellemezhető” – olvasható a közleményben.

Bonyolult hálózat

A kutatás szerint e kapcsolatokat funkcionális mágneses rezonanciás képalkotással (fMRI) jól vizsgálhatóak, és az eredmények megmutathatják, hogy a vizsgált agy kapcsolati mintázatának jellemzői mennyire felelnek meg a vizsgált személy valós életkorának. Ha az eltérés jelentős, az a kutatások szerint jó előre jelzi a kóros agyi öregedési folyamatokat, köztük a demenciát. Fontos, hogy az efféle folyamatokra idejében fény derüljön, mivel a korai gyógyszeres beavatkozások és életmódváltás sokkal hatásosabb, mint a súlyosabb tünetek megjelenése utáni „tűzoltás”.

A kutatás szerint az agyterületek működése közti kapcsolatok meglehetősen bonyolult hálózatot alkotnak, így egyáltalán nem nyilvánvaló, hogy milyen tulajdonságaik vannak kapcsolatban az életkorral. Ennek elemzésére mesterséges intelligenciát vetettek be a kutatók.

A kutatás sikeres volt

Vidnyánszky Zoltán kutatócsoportja a mélytanulásos rendszerek működési elvét használta fel a vizsgálatok során. Az ilyen elven működő tanuló rendszerek ugyanis több egymásra épülő absztrakciós szinten dolgozzák fel a bemenet információit. Míg a legelső szinteken még sokat számítanak a bemenő adatok konkrét részletei, a felsőbb szinteken egyre elvontabb összefüggések jelennek meg a tanulás során.

A kutatócsoport eljárása sikeresnek bizonyult, eredményüket az egészségügyi informatika területének legrangosabb folyóirata, a GigaScience közölte tavaly decemberben.

Az eljárás segítségével öt évvel sikerült javítani a funkcionális konnektivitáson alapuló agyéletkor-becslés átlagos pontosságát.

Fontos lépés a kóros agyi öregedés előrejelzésében

„Ezt úgy sikerült elérnünk, hogy felhasználtuk a korábban, más adatbázison elsajátított tudást a becsléshez használt mesterséges neurális hálózat tanítása során. Ezt a korábban tanult kapcsolati súlyok átvételével és finomhangolásával végeztük a hálózat megfelelő rétegeiben. Kutatási eredményeink megoldást szolgáltattak a különböző MRI-berendezéssel, mérési paraméterekkel és eltérő szempontok szerint beválogatott embercsoportokon gyűjtött adatbázisok közötti tudástranszferre” –  idézik a közleményben Vidnyánszky Zoltánt.

A módszer fontos előrelépést jelent a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében. Emellett segítséget nyújthat olyan, idegrendszeri képalkotáson alapuló speciális diagnosztikai feladatok megoldásában, ahol kevés adat áll rendelkezésre a mesterséges intelligenciák tanításához.

Mesterséges intelligenciával támogatott eljárás

A kutatócsoport – amelynek munkájában kiemelkedő szerepet játszott két fiatal kutató, Meszlényi Regina és Vakli Pál – jövőbeli kutatásainak célja, hogy módszertani fejlesztéseik eredményeire építve, kidolgozzanak egy multimodális, strukturális és funkcionális MRI-képalkotáson alapuló, mesterséges intelligenciával támogatott eljárást a kóros agyi öregedés korai kiszűrésére és típusainak osztályozására – olvasható az MTA közleményében.

(Forrás: MTI)

Kapcsolódó

Az agy állapotát meghatározó, alapvető fontosságú hálózatot fedeztek fel magyar kutatók

Szerző

Click to comment

Leave a Reply

Az e-mail címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük