Uno strumento di intelligenza artificiale (IA) sviluppato presso l’Health Science Center dell’Università del Texas a San Antonio è in grado di identificare e quantificare accuratamente e in pochi secondi le lesioni cerebrali sulle scansioni MRI.
Lo studio pubblicato su JAMA Network Open ha dimostrato l’utilità dello strumento AI nell’identificare e contare gli spazi perivascolari allargati (ePVS). Questi spazi, pieni di liquido cerebrospinale, circondano le arterie e le vene e sono un marker di malattia dei piccoli vasi cerebrali che può portare a ictus e demenza. La ricerca è di fatto un’analisi di follow-up di 1.026 individui che hanno partecipato al Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA).
Prima di questo strumento, gli ePVS venivano ignorati a causa della difficoltà di contarli nelle scansioni MRI.
“In media una persona di mezza età potrebbe avere forse 500 o 600 di questi piccoli spazi su una risonanza magnetica”, ha spiegato Mohamad Habes. “Pensa a un neuroradiologo che si siederà e li conterà tutti. Non succederà davvero. Lui o lei passerebbe una o due ore per scansione, o anche di più, e quella quantità di lavoro non è compatibile con il flusso di lavoro di una clinica”.
Il team ha descritto il metodo di deep learning per il rilevamento di ePVS nella rivista Neuroimage. “Abbiamo addestrato un algoritmo con conoscenze specialistiche per essere in grado di quantificare queste lesioni da solo”, ha proseguito Habes. “Questo strumento li riconosce, ci dice la loro posizione esatta, li conta e ci dice i loro volumi. Ci dà un sacco di informazioni su di loro, molto più di quello che può fare un essere umano”.
“Nel nostro studio, ci siamo resi conto che gli spazi perivascolari allargati in due regioni, i gangli della base e il talamo, rappresentano le lesioni più significative perché hanno mostrato un’associazione con l’ictus e la malattia dei piccoli vasi marcatori”.
Lo strumento di intelligenza artificiale sfrutta la potenza del supercomputer Genie dell’UT Health Science Center di San Antonio.
Fonte
Charisis S, Rashid T, Liu H et al. Assessment of risk factors and clinical importance of enlarged perivascular spaces by whole-brain investigation in the multi-ethnic study of atherosclerosis. JAMA Netw Open 2023;6(4):e239196.