Мультимодальные диагностические инструменты и передовые модели данных для выявления продромальной болезни Паркинсона: скопинг-обзор
Введение
Болезнь Паркинсона (PD) — это прогрессирующее нейродегенеративное заболевание, характеризующееся потерей дофаминергических нейронов в compacta части черной субстанции. Диагностика PD основывается на сочетании моторных симптомов, включая брадикинезию, тремор покоя, ригидность и постуральную неустойчивость. Продромальная стадия PD предшествует появлению классических моторных симптомов, однако ее диагностика остается сложной, несмотря на наличие множества диагностических методов.
Цель
Данный обзор направлен на изучение современных диагностических методов выявления продромальной PD, с акцентом на мультимодальные методы визуализации и подходы на основе искусственного интеллекта (AI).
Методы
Обзор проводился в соответствии с рекомендациями PRISMA-SR для скопинг-обзоров. Был выполнен поиск литературы в базах данных PubMed, Scopus, Web of Science и Cochrane Library с момента их создания до июля 2024 года, с использованием ключевых слов, связанных с продромальной PD и диагностическими методами. Отбор исследований проводился на основе заранее определенных критериев включения и исключения, а данные извлекались с использованием стандартизированной формы.
Результаты
В обзор вошли 9 исследований с участием 567 пациентов с продромальной PD и 35 643 контрольных субъектов. В исследованиях использовались различные диагностические подходы, включая методы нейровизуализации и AI-модели. Чувствительность методов варьировалась от 43% до 84%, а специфичность достигала 96%. Нейровизуализация и AI-технологии продемонстрировали перспективные результаты в выявлении ранних патологических изменений и прогнозировании начала PD. Наивысшая специфичность была достигнута с помощью модели, основанной на нейромеланин-чувствительной визуализации, а наивысшая чувствительность — при использовании стандартной 10-секундной электрокардиограммы (ECG) в сочетании с машинным обучением.
Выводы
Современные диагностические методы, такие как AI-модели и мультимодальная нейровизуализация, показали перспективные результаты в раннем выявлении продромальной PD. Однако их клиническое применение в качестве скрининговых инструментов ограничено из-за недостаточной валидации. Дальнейшие исследования должны быть направлены на использование мультимодальной визуализации для диагностики и скрининга продромальной PD.
Сокращения и термины
- PD — Parkinson's Disease (Болезнь Паркинсона).
- AI — Artificial Intelligence (Искусственный интеллект).
- ECG — Electrocardiogram (Электрокардиограмма).
- PRISMA-SR — Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (Рекомендации по отчетности для скопинг-обзоров).