Nova digitalna patologija odkriva Parkinsonovo bolezen v zgodnji fazi

PreciseDx, ki se je pred kratkim izločil iz zdravstvenega sistema Mount Sinai v New Yorku, NY, je edino podjetje za stratificiranje tveganja raka, ki zagotavlja informacije o tveganju, specifične za pacienta, z analizo morfoloških značilnosti. Podjetje je danes objavilo, da njegova tehnologija digitalne patologije, ki podpira umetno inteligenco, lahko natančno diagnosticira Parkinsonovo bolezen (PD) pri živih bolnikih pred hudim pojavom simptomov.

Diagnosticiranje Parkinsonove bolezni je v vseh fazah zahtevno zaradi spremenljivih simptomov, komorbidnosti in posnemanja stanj, dokončna diagnoza pa pride šele posmrtno. Ta prelomna študija je pokazala, da lahko tehnologija PreciseDx, ki podpira AI, olajša dokončno diagnozo Parkinsonove bolezni in zagotavlja ključne informacije za zgodnejše zdravljenje.

»Te ugotovitve kažejo, da lahko tehnologija pomaga pri diagnosticiranju Parkinsonove bolezni,« je povedal dr. Jamie Eberling, višji podpredsednik raziskovalnih virov pri fundaciji Michael J. Fox za raziskave Parkinsonove bolezni (MJFF). "Objektivna diagnostična orodja, zlasti v zgodnji fazi bolezni, so ključnega pomena za sprejemanje odločitev o oskrbi in načrtovanje preskušanj za boljše zdravljenje in ozdravitev."

MJFF je delno financiral analizo umetne inteligence in sponzoriral študijo, ki je zagotovila podatke (Študija vzorčenja sistemskega sinukleina).

Študija PreciseDx je uporabila algoritme AI podjetja (Morphology Feature Array™) za IHC odkrivanje α-sinukleina v perifernih živcih žlez slinavk [tj. periferna sinukleinopatija tipa Lewy (LTS)], skupaj s kvantitativno ekstrakcijo značilnosti z uporabo morfoloških značilnosti natančno loči LTS v vzorcih biopsije Parkinsonove bolezni v zgodnji fazi na podlagi strokovne patologovne pripombe vzorcev za usposabljanje. Po usposabljanju je bil algoritemski test potrjen z uporabo ločenega niza potrjenih vzorcev biopsije.

PreciseDx's AI Morphology Feature Array je bil sposoben zaznati Parkinsonovo patologijo v zaplatih slik iz vzorcev biopsije z 99-odstotno občutljivostjo in 99-odstotno specifičnostjo v primerjavi s strokovnimi opombami o temeljni resnici. Umetna inteligenca je pri napovedi kliničnega statusa Parkinsonove bolezni presegla človeškega patologa z natančnostjo 0.69 proti 0.64.

Pristop PreciseDx MFA k ekstrakciji in analizi značilnosti omogoča razvoj in validacijo novih algoritmov glede na klinične končne točke. To je izjemno dragoceno za ustvarjanje novih diagnostičnih testov, natančne in ponovljive diagnoze, prognoze, pacientovega izbora terapije za širok spekter stanj.

"Tradicionalno sistemi za ocenjevanje patologije pregledajo nekaj morfoloških komponent, da postavijo diagnozo. Za razliko od katere koli metode razvrščanja, ki jo poganja človek, lahko PreciseDx-ov AI Morphology Feature Array (MFA) preuči na tisoče različnih funkcij in izkoristi te odnose med njimi,« je povedal John F. Crary, doktor medicine, profesor na oddelkih za patologijo, nevroznanost, in umetna inteligenca in zdravje ljudi na medicinski šoli Icahn na gori Sinaj. »Ta študija, ki spreminja panogo, je pokazala, da moramo oživiti način razmišljanja o patologiji in se nagniti k uporabi umetne inteligence za natančnejše odkrivanje bolezni, kot je PD. To industrijo razsvetli k neposredni študiji primera o tem, kako lahko računalniška patologija resnično napreduje medicino v smislu natančnega prepoznavanja in odkrivanja bolezni."

"Veselimo se sodelovanja s PreciseDx, saj raziskuje potencial uporabe platforme AI pri patologiji pri številnih boleznih, vključno s Parkinsonovo boleznijo," je povedal Erik Lium, dr. Zdravstveni sistem Mount Sinai.

Tehnologija stratifikacije tveganja za nastanek raka temelji na intelektualni lastnini, ki jo je razvila fakulteta Mount Sinai in licencirana za PreciseDx. Mount Sinai in Mount Sinai fakulteta imata finančni interes za PreciseDx. Mount Sinai ima tudi predstavnike v upravnem odboru PreciseDx, ki vključuje dr. Liuma.