Inteligentne narzędzia cyfrowe do badań przesiewowych łączności mózgowej i szacowania ryzyka demencji u osób dotkniętych łagodnymi zaburzeniami poznawczymi (AI-Mind)

Celem tego badania jest walidacja narzędzia oceny ryzyka opartego na sztucznej inteligencji na potrzeby nowego zarządzania klinicznymi danymi neurologicznymi w pięciu ośrodkach klinicznych (Oslo OUS, Helsinki HUH, Madryt UCM, Rzym IRCCS i Rzym UCSC)). Obecnie około 50% pacjentów z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi (MCI) jest narażonych na ryzyko rozwoju demencji, a wczesne objawy ryzyka obejmują zaburzenia sieci mózgowej jako wyraz początkowej dysfunkcji synaptycznej w przebiegu rozwoju demencji. Tę dysfunkcję synaptyczną można zarejestrować za pomocą elektrofizjologicznych sygnałów mózgowych. AI-Mind Connector zidentyfikuje taką zaburzoną sieć mózgową w oparciu o technologię EEG. Wzorce sieci mózgowych są identyfikowane wśród innych możliwości matematycznych za pomocą teorii grafów. Do automatyzacji procesów identyfikacji sieci mózgowych w istniejących danych M/EEG zostaną wykorzystane klasyczne metody uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się oparte na sztucznej inteligencji.

Drugie opracowane narzędzie, AI-Mind Predictor, będzie służyć jako wzbogacony Connector, multimodalna metoda przewidywania do szacowania ryzyka demencji u pacjentów z MCI. Oprócz danych Connector, w AI-Mind Predictor zintegrowane są wyniki testów poznawczych, allel genetycznej apolipoproteiny E (APOE) i informacje o poziomie białka P-Tau. AI-Mind Predictor będzie rozróżniać osoby zagrożone dalszym rozwojem demencji i osoby niezagrożone. Oczekiwane, wysoce specyficzne i czułe wyniki AI-Mind Predictor zostaną porównane z najnowocześniejszymi podejściami (SOA).

Opracowanie i testowanie najnowocześniejszego modelu AI-Mind zostanie przeprowadzone na podstawie dostępnych zanonimizowanych i potencjalnych pseudoanonimizowanych danych zebranych w 5 uwzględnionych ośrodkach klinicznych. Ostateczna adaptacja, walidacja i rozwój prototypu zostaną przeprowadzone w oparciu o opisany w niniejszym dokumencie zbiór danych prospektywnych łącznie 1000 pacjentów z MCI, w oparciu o wystandaryzowane kliniczne kryteria włączenia/wyłączenia wymienione poniżej. Wszyscy pacjenci podpiszą świadomą zgodę przed przystąpieniem do badania.

Pacjenci będą przestrzegać protokołu AI-Mind przez okres 2 lat, równolegle z procedurami kontrolnymi SOA w każdym szpitalu i kraju. Protokół obejmuje powtarzalne pomiary M/EEG, cyfrowe badania funkcji poznawczych, a podczas pierwszej wizyty pobierana jest próbka krwi do analizy allelu APOE i p-Tau 181. W dwóch naszych ośrodkach klinicznych (HUH i UCM) kliniczny MEG jest dodatkowo oferowany w celu ekstrakcji określonych cech do modelowania za pomocą nowej technologii AI-Mind Connector opartej na EEG.

Co ważne, nowa procedura obsługi danych AI-Mind będzie wykorzystywać wyłącznie istniejące, ugruntowane, globalnie dostępne i tanie technologie SOA. Dzięki nowemu podejściu do przetwarzania danych AI-Mind celem jest zwiększenie dzisiejszej niskiej wartości predykcyjnej (<0,5) przewidywania klinicznej demencji SOA i proaktywna selekcja, z większą niż wcześniej dokładnością, pacjentów z MCI z grupy ryzyka, aby móc otrzymać wcześniejszą interwencję kliniczną. Tym samym AI-Mind pragnie przyczynić się do opóźnienia rozwoju demencji, wykrywając ryzyko już na pierwszej wizycie, gdy pojawią się objawy.