4ヶ月前
臨床MRIアーカイブを再利用して、多発性硬化症研究における新しい知見を可能にする
Philipp Goebl, Jed Wingrove, Omar Abdelmannan, Barbara Brito Vega, Jonathan Stutters, Silvia Da Graca Ramos, Owain Kenway, Thomas Rossor, Evangeline Wassmer, Douglas L. Arnold, D. Louis Collins, Cheryl Hemingway, Sridar Narayanan, Jeremy Chataway, Declan Chard, Juan Eugenio Iglesias, Frederik Barkhof, Geoff J. M. Parker, Neil P. Oxtoby, Yael Hacohen, Alan Thompson, Daniel C. Alexander, Olga Ciccarelli, Arman Eshaghi
要約
磁気共鳴画像（MRI）バイオマーカーは、多発性硬化症（MS）の臨床研究や治験において重要ですが、それらを定量するにはマルチコントラストプロトコルが必要であり、豊富な単一コントラストの病院アーカイブの利用が制限されます。私たちは、任意の単一MRIコントラストから脳領域と白質病変体積を抽出する深層学習モデル「MindGlide」を開発しました。MindGlideは、592台のスキャナーで撮影された2934人のMS患者の4247件の脳MRIスキャンデータを用いて訓練され、さらに2つの治験（一次進行型MSと二次進行型MSの治験）および日常診療でのMSデータセットに含まれる1001人の患者の14,952件のスキャンデータを用いて外部検証されました。専門家によってラベリングされた病変体積に対してテストした結果、MindGlideは2つの最先端モデルよりも優れた性能を示しました。治験では、MindGlideがT2病変増加や皮質および深部灰白質体積減少に対する治療効果を検出しました。日常診療データでは、中程度の効果を持つ治療ではT2病変体積が増加しましたが、高効果を持つ治療では安定していました。MindGlideは独自に単一コントラストMRIアーカイブの定量分析を可能にし、未活用の病院データセットから新たな洞察を得ることを実現します。