Deep learning-model geeft nauwkeurige voorspelling van toekomstige FDG-PET-scans bij mensen met een hoog risico op neurodegeneratie

Delen via:
EAN 2023

FDG-PET is een waardevolle imagingtechniek om in te zetten bij mensen met een hoog risico op neurodegeneratie, maar nadelen zijn forse investeringen in tijd en geld. Een Duits-IJslands onderzoeksteam ontwikkelde daarom een deep learning-model dat voorspellingen maakt van toekomstige FDG-PET-scans op basis van bestaande scans. De voorspellingen van het model bleken nauwkeurig en de klinische validiteit was hoog. 

PET-CT met de radioactieve stof FDG (FDG-PET) is een zinvolle test bij mensen met een risico op neurodegeneratie, omdat de techniek metabole veranderingen in de hersenen zichtbaar kan maken. Tijdens klinisch onderzoek zou een longitudinale FDG-PET-studie diepgaande informatie kunnen geven over de effecten van een interventie op neurodegeneratie, maar de keerzijden zijn hoge kosten en een flinke tijdsinvestering.

De onderzoekers gebruikten daarom bepaalde algoritmes (image-to-image-translation) om nieuwe scans te genereren op basis van bestaande FDG-PET-scans van patiënten met een hoog risico op neurodegeneratie. Het doel was om op basis van daadwerkelijk verkregen FDG-PET-scans in jaar 0 en jaar 1 een voorspelling te maken van FDG-PET-scans in jaar 2 tot en met jaar 10. Scans werden verkregen van 206 oudere deelnemers (minstens 55 jaar) die op dat moment wel of geen cognitieve beperkingen hadden. 

De nauwkeurigheid van het voorspellende deep learning-model werd bepaald door een vergelijking tussen voorspelde scans en echte scans. Daarnaast analyseerden de onderzoekers het verband tussen voorspelde signaalafnames op FDG-PET-scans tussen baseline en jaar 2 en jaar 6 én veranderingen in dementiescores (sum of boxes van de Clinical Dementia Rating Scale, CDR-SB). 

Het model voorspelde zeer nauwkeurig tot en met jaar 6, waarna het wat slechter werd. Verder was de voorspelde afname in het FDG-PET-signaal zowel in jaar 2 als in jaar 6 systematisch geassocieerd met een toename in dementiescores, wat aangeeft dat de klinische validiteit hoog is. Volgens de onderzoekers kan het ontwikkelde model mogelijk bijdragen aan efficiëntere klinische trials die minder kosten. 

Bron:

Doering E, Deuser T, Honig M, et al. Predicting brain metabolism in elderly patients with cognitive impairment using deep learning. EAN Virtual Congress 2023, abstract EPO-565.

Bloedverdunners verminderen cognitieve achteruitgang bij AF niet

dec 2024 | Neuro-vasculair, Ritmestoornissen

Lees meer over Bloedverdunners verminderen cognitieve achteruitgang bij AF niet

Hoeveelheid reticulaire pseudodrusen gerelateerd aan risico op een beroerte

sep 2024 | Myocardinfarct, Netvliesafwijkingen, Neuro-vasculair

Lees meer over Hoeveelheid reticulaire pseudodrusen gerelateerd aan risico op een beroerte

Veranderingen in korteketenvetzuren hangen samen met ziekteprogressie bij patiënten met MS

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over Veranderingen in korteketenvetzuren hangen samen met ziekteprogressie bij patiënten met MS

De effectiviteit, veiligheid en belasting van behandeling met cladribine-tabletten

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over De effectiviteit, veiligheid en belasting van behandeling met cladribine-tabletten

Hoe presenteert corticale encefalitis zich bij kinderen met MOGAD?

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over Hoe presenteert corticale encefalitis zich bij kinderen met MOGAD?

3D-FLAIR bruikbaar voor de identificatie van neuritis optica

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over 3D-FLAIR bruikbaar voor de identificatie van neuritis optica

De-escalatie geeft hoger risico op relapses en ziekteprogressie

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over De-escalatie geeft hoger risico op relapses en ziekteprogressie

Therapeutische inertie bij de behandeling van vrouwen met MS

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over Therapeutische inertie bij de behandeling van vrouwen met MS

Kan progressie onafhankelijk van relapsactiviteit worden vastgesteld met patiëntgerapporteerde uitkomsten?

sep 2024 | Multipele Sclerose

Lees meer over Kan progressie onafhankelijk van relapsactiviteit worden vastgesteld met patiëntgerapporteerde uitkomsten?