Nová digitální patologie detekuje rané stadium Parkinsonovy choroby

PreciseDx, nedávno vyčleněný ze zdravotnického systému Mount Sinai v New Yorku, NY, je jedinou společností zabývající se stratifikací rizika rakoviny, která poskytuje informace o rizicích specifických pro pacienty prostřednictvím analýzy morfologických vlastností. Společnost dnes oznámila, že její technologie digitální patologie s umělou inteligencí dokáže přesně diagnostikovat Parkinsonovu nemoc (PD) u žijících pacientů ještě před vážným nástupem příznaků.

Diagnostika Parkinsonovy nemoci je náročná ve všech fázích kvůli proměnlivým symptomům, komorbiditám a napodobujícím stavům, přičemž definitivní diagnóza přichází až postmortálně. Tato průlomová studie zjistila, že technologie PreciseDx s umělou inteligencí je schopna usnadnit přesvědčivou diagnózu Parkinsonovy choroby a poskytnout kritické informace pro dřívější léčbu.

"Tato zjištění ukazují potenciál technologie pomoci při diagnostice Parkinsonovy choroby," řekl Jamie Eberling, PhD, senior viceprezident pro výzkumné zdroje v Nadaci Michaela J. Foxe pro výzkum Parkinsonovy choroby (MJFF). "Objektivní diagnostické nástroje, zejména v raném stádiu onemocnění, jsou zásadní pro rozhodování o péči a navrhování pokusů směrem k lepší léčbě a vyléčení."

MJFF částečně financoval analýzu AI a sponzoroval studii, která poskytla data (Systemic Synuclein Sampling Study).

Studie PreciseDx aplikovala firemní algoritmy AI (Morphology Feature Array™) pro detekci IHC α-synukleinu v periferních nervech slinných žláz [tj. periferní synukleinopatie Lewyho typu (LTS)], spolu s kvantitativní extrakcí rysů pomocí morfologických prvků k přesně rozlišit LTS ve vzorcích biopsie v časném stadiu Parkinsonovy choroby na základě anotace tréninkových vzorků odborníkem patologem. Po zaškolení byl algoritmický test validován pomocí samostatné sady potvrzených bioptických vzorků.

Pole funkcí morfologie umělé inteligence PreciseDx bylo schopno detekovat Parkinsonovu patologii v obrazových polích ze vzorků biopsie s 99% senzitivitou a 99% specifičností ve srovnání s experty anotovanou základní pravdou. AI předčila lidského patologa s přesností 0.69 oproti 0.64 v predikci klinického stavu Parkinsonovy choroby.

MFA přístup společnosti PreciseDx k extrakci a analýze vlastností umožňuje vyvíjet a ověřovat nové algoritmy s ohledem na klinické koncové body. To je nesmírně cenné pro vytváření nových diagnostických testů, přesné a reprodukovatelné diagnózy, prognózy, výběru terapie pacientem pro širokou škálu stavů.

"Systémy klasifikace patologie tradičně při stanovení diagnózy sledují několik morfologických komponentů." Na rozdíl od jakékoli lidsky poháněné metody hodnocení může morfologická funkce morfologie (MFA) společnosti PreciseDx zkoumat tisíce různých funkcí a využít tyto vztahy mezi nimi,“ řekl John F. Crary, MD-PhD, profesor na Ústavu patologie, Neuroscience, a Umělá inteligence a lidské zdraví na Icahn School of Medicine na Mount Sinai. „Tato průmyslově měnící se studie ukázala, že musíme oživit způsob, jakým přemýšlíme o patologii a opřít se o používání umělé inteligence k přesnější detekci nemocí, jako je PD. To osvětluje průmysl k přímé případové studii o tom, jak může počítačová patologie skutečně pokročit v medicíně, pokud jde o přesnou identifikaci a detekci nemocí.

„Těšíme se na spolupráci s PreciseDx, protože zkoumá potenciál využití platformy umělé inteligence v patologii napříč různými nemocemi, včetně Parkinsonovy choroby,“ řekl Erik Lium, PhD, prezident společnosti Mount Sinai Innovation Partners a výkonný viceprezident a ředitel komerčních inovací, Zdravotní systém Mount Sinai.

Technologie stratifikace rizika rakoviny je založena na duševním vlastnictví vyvinutém fakultou Mount Sinai a licencována společnosti PreciseDx. Mount Sinai a Mount Sinai fakulta mají finanční podíl na PreciseDx. Mount Sinai má také zastoupení v představenstvu PreciseDx, jehož členem je Dr. Lium.