Beyin anormalliklerini tespit eden bir yapay zeka (AI) algoritması, epileptik nöbetlerin tedavisine yardımcı olabilir. University College London araştırmacıları, 22 küresel epilepsi merkezinden 1000'den fazla hasta MRI taraması kullanarak Çok Merkezli Epilepsi Lezyon Tespit Projesi'nin (MELD) bir parçası olarak bir AI algoritması geliştirdiler. Algoritma, epileptik nöbetlerin önde gelen nedeni olan ilaca dirençli fokal kortikal displazideki (FCD) anormallikler hakkında raporlar sağlıyor. Araştırmacılar bulgularını Brain'de yayınladılar ve genel algoritmanın kohorttaki vakaların %67'sinde FCD'yi tespit edebildiğini keşfettiler.
Epilepsi, beyni etkileyen ve epileptik nöbetlere neden olan yaygın bir durumdur. Nöbetler, geçici olarak, beyindeki elektriksel aktivite patlamalarıdır. Tedavi seçenekleri epileptik nöbetleri tamamen azaltabilir veya durdurabilir; ve anti-epileptik ilaçlar adı verilen ilaçlar, beynin nöbetlere neden olan kısmını çıkarmak için yapılan ameliyatları ve özel bir diyeti içerir.
FCD'ler, anormal şekilde gelişen ve ilaca dirençli epilepsiye neden olan beyin bölgeleridir. Çoğunlukla ameliyatla tedavi edilir, ancak genellikle normal göründükleri için bir MRI tarayıcı kullanarak lezyonları tanımlamak zor olabilir.
Bu yeni algoritmayı ise, korteks/beyin yüzeyinin ne kadar kalın veya katlanmış olduğu gibi MRI taramalarından kortikal özellikleri ölçerek geliştirdiler ve beyinde yaklaşık 300.000 lokasyon kullandılar. Araştırmacılar daha sonra algoritmayı radyologlar tarafından ya sağlıklı bir beyin ya da FCD'ye sahip olarak etiketlenen örnekler üzerinde eğittiler.
Araştırmacılar daha önce, katılımcıların 178'inin MRG'yi negatif bulduğunu, yani radyologların epileptik nöbetlere neden olan anormalliği bulamadıklarını, ancak algoritmanın bu vakaların %63'ünde FCD'yi tanımlayabildiğini buldu. Bu, doktorlar ve klinisyenler için, epileptik nöbetleri tedavi ederken anormallikleri bulma ve lezyonları çıkarma konusunda onları desteklemek için önemli bir bulgu sunar.
Eş-ilk yazar Mathilde Ripart (UCL Great Ormond Street Çocuk Sağlığı Enstitüsü) şunları söyledi: “Yorumlanabilir ve doktorların karar vermesine yardımcı olabilecek bir AI algoritması oluşturmaya önem veriyoruz. Doktorlara MELD algoritmasının tahminlerini nasıl yaptığını göstermek bu sürecin önemli bir parçasıydı.”
Kıdemli yazar Dr. Konrad Wagstyl (UCL Queen Square Nöroloji Enstitüsü) şunları ekledi: “Bu algoritma, epilepsili çocuklarda ve yetişkinlerde bu gizli lezyonların daha fazlasını bulmaya yardımcı olabilir ve beyin cerrahisi için daha fazla epilepsi hastasının değerlendirilmesini sağlayabilir. Örneğin, böylece, İngiltere’de yılda yaklaşık 440 çocuk epilepsi ameliyatından yararlanabilir.”
*MELD algoritması aracı, üç yaşından büyük FCD şüphesi olan ve MRI taraması olan herhangi bir hastada kullanılabilir.
Epilepsi, beyni etkileyen ve epileptik nöbetlere neden olan yaygın bir durumdur. Nöbetler, geçici olarak, beyindeki elektriksel aktivite patlamalarıdır. Tedavi seçenekleri epileptik nöbetleri tamamen azaltabilir veya durdurabilir; ve anti-epileptik ilaçlar adı verilen ilaçlar, beynin nöbetlere neden olan kısmını çıkarmak için yapılan ameliyatları ve özel bir diyeti içerir.
FCD'ler, anormal şekilde gelişen ve ilaca dirençli epilepsiye neden olan beyin bölgeleridir. Çoğunlukla ameliyatla tedavi edilir, ancak genellikle normal göründükleri için bir MRI tarayıcı kullanarak lezyonları tanımlamak zor olabilir.
Bu yeni algoritmayı ise, korteks/beyin yüzeyinin ne kadar kalın veya katlanmış olduğu gibi MRI taramalarından kortikal özellikleri ölçerek geliştirdiler ve beyinde yaklaşık 300.000 lokasyon kullandılar. Araştırmacılar daha sonra algoritmayı radyologlar tarafından ya sağlıklı bir beyin ya da FCD'ye sahip olarak etiketlenen örnekler üzerinde eğittiler.
Araştırmacılar daha önce, katılımcıların 178'inin MRG'yi negatif bulduğunu, yani radyologların epileptik nöbetlere neden olan anormalliği bulamadıklarını, ancak algoritmanın bu vakaların %63'ünde FCD'yi tanımlayabildiğini buldu. Bu, doktorlar ve klinisyenler için, epileptik nöbetleri tedavi ederken anormallikleri bulma ve lezyonları çıkarma konusunda onları desteklemek için önemli bir bulgu sunar.
Eş-ilk yazar Mathilde Ripart (UCL Great Ormond Street Çocuk Sağlığı Enstitüsü) şunları söyledi: “Yorumlanabilir ve doktorların karar vermesine yardımcı olabilecek bir AI algoritması oluşturmaya önem veriyoruz. Doktorlara MELD algoritmasının tahminlerini nasıl yaptığını göstermek bu sürecin önemli bir parçasıydı.”
Kıdemli yazar Dr. Konrad Wagstyl (UCL Queen Square Nöroloji Enstitüsü) şunları ekledi: “Bu algoritma, epilepsili çocuklarda ve yetişkinlerde bu gizli lezyonların daha fazlasını bulmaya yardımcı olabilir ve beyin cerrahisi için daha fazla epilepsi hastasının değerlendirilmesini sağlayabilir. Örneğin, böylece, İngiltere’de yılda yaklaşık 440 çocuk epilepsi ameliyatından yararlanabilir.”
*MELD algoritması aracı, üç yaşından büyük FCD şüphesi olan ve MRI taraması olan herhangi bir hastada kullanılabilir.
Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
