单次脑部扫描就能诊断阿尔茨海默病
这项研究使用机器学习技术来观察大脑的结构特征，包括之前与阿尔茨海默症无关的区域。这项技术的优点是它简单，而且可以在疾病很难诊断的早期阶段就发现它。
尽管阿尔茨海默病没有治愈方法，但在早期阶段迅速得到诊断对患者有帮助。它使他们能够获得帮助和支持，得到治疗来控制他们的症状，并为未来做计划。能够在疾病的早期阶段准确识别患者也将帮助研究人员了解大脑的变化从而引发疾病，并支持新疗法的开发和试验。
这项研究发表在《自然作品集》杂志上，通信医学．
阿尔茨海默病是最常见的痴呆症，在英国有超过50万人受其影响。尽管大多数阿尔茨海默氏症患者在65岁之后发病，但这个年龄以下的人也会发病。痴呆症最常见的症状是记忆丧失还有思考、解决问题和语言方面的困难。
医生们目前使用大量的测试来诊断阿尔茨海默氏症，包括记忆力和记忆力认知测试而且大脑扫描．扫描是用来检查蛋白质沉积在大脑还有海马体的萎缩，海马体是大脑中与记忆有关的区域。所有这些测试的安排和处理都需要数周的时间。
新方法只需要其中一项——a核磁共振在标准的1.5特斯拉机器上进行的脑成像(MRI)扫描，这种机器在大多数医院都很常见。
研究人员采用了一种用于癌症肿瘤分类的算法，并将其应用到大脑中。他们将大脑划分为115个区域，并分配了660个不同的特征，如大小、形状和纹理，以评估每个区域。然后，他们训练算法来确定这些特征的变化可以准确预测阿尔茨海默症的存在。
利用阿尔茨海默氏症神经成像计划的数据，该团队对400多名早期和晚期阿尔茨海默氏症患者、健康对照者和其他神经系统疾病患者(包括额颞叶痴呆和帕金森氏症)的大脑扫描进行了测试。他们还用80多名接受手术的患者的数据进行了测试诊断测试在帝国学院医疗保健NHS信托基金治疗阿尔茨海默症
他们发现，在98%的病例中，仅凭基于核磁共振的机器学习系统就能准确预测患者是否患有阿尔茨海默氏症。它还能够以相当高的准确率区分早期和晚期阿尔茨海默症，准确率达到79%。
帝国理工大学外科和癌症系的Eric Aboagye教授领导了这项研究，他说:“目前没有其他简单和广泛使用的方法可以以这种水平的准确性预测阿尔茨海默症，所以我们的研究是向前迈出的重要一步。”许多在记忆诊所就诊的阿尔茨海默症患者也有其他神经系统疾病，但即使是在这一组患者中，我们的系统也能从那些没有阿尔茨海默症的患者中筛选出那些患有阿尔茨海默症的患者。
“对于患者及其家属来说，等待诊断结果可能是一段可怕的经历。如果我们能减少他们等待的时间，使诊断过程更简单，并减少一些不确定性，那将大有帮助。我们的新方法还可以识别早期患者，进行新药治疗或生活方式改变的临床试验，目前这是非常困难的。”
新系统发现了先前与阿尔茨海默病无关的大脑区域的变化，包括小脑(大脑中协调和调节身体活动的部分)和腹侧间脑(与感官、视觉和听觉有关)。这为研究这些领域及其与阿尔茨海默病的联系开辟了潜在的新途径。
帝国学院医疗保健NHS信托基金的神经顾问学家、帝国学院脑科学部门的研究员帕雷什·马尔霍特拉博士说:“尽管神经放射学家已经解释了MRI扫描来帮助诊断阿尔茨海默症，但扫描结果很可能有一些特征是看不见的，即使是专家也看不见。使用一种能够选择大脑中受阿尔茨海默症影响的纹理和细微结构特征的算法，可以真正增强我们从标准成像技术中获得的信息。”
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