Нейросети в предиктивной диагностике когнитивных нарушений при сахарном диабете 1 и 2-го типа

Обоснование. Когнитивная дисфункция, включая легкие когнитивные нарушения и деменцию, все чаще признается серьезным осложнением сахарного диабета (СД), которое влияет на самочувствие пациента и управление заболеванием. Исследования методом магнитно-резонансной томографии (МРТ) показали различную степень атрофии коры головного мозга (ГМ), церебральные инфаркты и глубокие поражения белого вещества. Для объяснения взаимосвязи между СД и снижением когнитивных функций выдвинуто несколько гипотез, в основе которых – вариабельность гликемии, приводящая к морфометрическим изменениям ГМ. Возможность прогнозирования снижения когнитивных функций еще до его клинического развития позволит проводить раннюю профилактику данной патологии, а также прогнозировать течение уже имеющейся патологии и корректировать медикаментозные схемы лечения.

Цель. Создание компьютерной нейросетевой модели прогнозирования развития когнитивных нарушений при СД на основе методов нейровизуализации ГМ.

Материалы и методы. Исследование выполнено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики, протокол одобрен этическим комитетом. В исследование включены 85 пациентов с СД 1-го типа (СД 1) и 95 пациентов с СД 2-го типа (СД 2), которых разделили на группу пациентов, имеющих нормальные когнитивные функции, и группу с когнитивными нарушениями. Группы пациентов сопоставимы по возрасту и длительности заболевания. Скрининг когнитивных расстройств проводили с помощью Монреальской шкалы оценки когнитивных функций. Данные для оценки вариабельности гликемии получали с помощью непрерывного мониторирования уровня глюкозы (iPro2, Libre). Стандартное МРТ-исследование ГМ проводили в аксиальной, сагиттальной и корональной проекциях на аппарате Signa Creator “Е” фирмы GE Healthcare, 1,5 Тл, Китай. Для обработки данных МРТ использовали программу Free Surfer (США) для анализа и визуализации структурных и функциональных данных нейровизуализации от поперечного сечения или продольных исследований, а для сегментации – непосредственно пакетную программу Recon-all. Все статистические анализы и обработка данных проводились с использованием программного обеспечения Statistica Statsofi (версия 10) на операционных системах Windows 7/XP Pro. Для построения нейросетовой модели применяли когнитивную систему IBM WATSON.

Результаты. В результате исследования при СД 1 когнитивные нарушения представлены преимущественно в виде легкой – 36,9% (n=24) и средней степени – 30,76% (n=20), а при СД 2 – легкой – 37% (n=30), средней – 49,4% (n=40) и тяжелой степени – 13,6% (n=11). Когнитивные функции при СД 1 снижены по параметрам памяти и внимания, тогда как при СД 2 это прослеживается еще и в заданиях на зрительно-конструктивные навыки, беглость речи, абстракцию (p<0,001). В ходе анализа у пациентов с СД 1 и 2 и когнитивными нарушениями выявлены различия индексов вариабельности гликемии. При проведении стандартной МРТ ГМ зарегистрировали наличие изменения белого и серого вещества (глиоза и лейкоареоза). Для СД 1 и 2 свойственна общая и региональная атрофия ГМ, которая ассоциирована с дисгликемий. При построении нейросетевых моделей для СД 1 параметры уменьшения объемов областей ГМ определяют развитие когнитивных нарушений на 93,5%, тогда как дополнительно коэффициенты вариабельности гликемии – на 98,5%. Такая же особенность выявлена при СД 2 – 95,3 и 97,9% соответственно.

Заключение. При СД 1 и 2 с когнитивными нарушениями чаще регистрируются повышенные коэффициенты вариабельности гликемии. В данной публикации описываются лабораторные и инструментальные параметры как потенциальные диагностические возможности эффективного управления СД и профилактики когнитивных нарушений. Нейросетевые модели с использованием коэффициентов вариабельности гликемии и магнитно-резонансной морфометрии позволяют осуществлять предиктивную диагностику когнитивных нарушений при обоих типах СД.