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Neue digitale Pathologie erkennt Parkinson-Krankheit im Frühstadium

Geschrieben von Herausgeber

PreciseDx, das kürzlich aus dem Mount Sinai Health System in New York, NY, hervorgegangen ist, ist das einzige Krebsrisikostratifizierungsunternehmen, das patientenspezifische Risikoinformationen durch die Analyse von Morphologiemerkmalen bereitstellt. Das Unternehmen gab heute bekannt, dass seine KI-fähige digitale Pathologietechnologie die Parkinson-Krankheit (PD) bei lebenden Patienten vor dem Auftreten schwerer Symptome genau diagnostizieren kann.

Die Diagnose der Parkinson-Krankheit ist in allen Stadien aufgrund unterschiedlicher Symptome, Komorbiditäten und nachahmender Zustände eine Herausforderung, wobei die endgültige Diagnose erst post mortem gestellt wird. Diese bahnbrechende Studie ergab, dass die KI-fähige Technologie von PreciseDx in der Lage ist, eine schlüssige Diagnose von Parkinson zu erleichtern und wichtige Informationen für eine frühere Behandlung zu liefern.

„Diese Ergebnisse zeigen das Potenzial der Technologie zur Unterstützung der Diagnose der Parkinson-Krankheit“, sagte Jamie Eberling, PhD, Senior Vice President of Research Resources bei der Michael J. Fox Foundation for Parkinson's Research (MJFF). „Objektive diagnostische Instrumente, insbesondere im frühen Krankheitsstadium, sind entscheidend, um Behandlungsentscheidungen voranzutreiben und Studien für bessere Behandlungen und Heilungen zu entwickeln.“

MJFF finanzierte teilweise die KI-Analyse und sponserte die Studie, die die Daten lieferte (die Systemic Synuclein Sampling Study).

In der PreciseDx-Studie wurden die KI-Algorithmen (Morphology Feature Array™) des Unternehmens für die IHC-Erkennung von α-Synuclein in peripheren Nerven der Speicheldrüsen [dh periphere Synucleinopathie vom Lewy-Typ (LTS)] zusammen mit der quantitativen Merkmalsextraktion unter Verwendung von Morphologiemerkmalen angewendet LTS in Biopsieproben der Parkinson-Krankheit im Frühstadium basierend auf fachkundiger Pathologenanmerkung der Trainingsproben genau unterscheiden. Nach dem Training wurde der algorithmische Test mit einem separaten Satz bestätigter Biopsieproben validiert.

Das AI Morphology Feature Array von PreciseDx war in der Lage, die Parkinson-Pathologie in Bildfeldern von Biopsieproben mit 99 % Sensitivität und 99 % Spezifität im Vergleich zu von Experten kommentierten Grundwahrheiten zu erkennen. Die KI verdrängte den Humanpathologen mit einer Genauigkeit von 0.69 gegenüber 0.64 bei der Vorhersage des klinischen Status der Parkinson-Krankheit.

Der MFA-Ansatz von PreciseDx zur Merkmalsextraktion und -analyse ermöglicht die Entwicklung und Validierung neuer Algorithmen anhand klinischer Endpunkte. Dies ist äußerst wertvoll, um neue diagnostische Tests, genaue und reproduzierbare Diagnosen, Prognosen und Patientenauswahl der Therapie für ein breites Spektrum von Erkrankungen zu erstellen.

„Traditionell betrachten Pathologie-Einstufungssysteme einige wenige morphologische Komponenten, um eine Diagnose zu stellen. Im Gegensatz zu anderen manuellen Bewertungsmethoden kann das AI Morphology Feature Array (MFA) von PreciseDx Tausende von verschiedenen Merkmalen untersuchen und diese Beziehungen zwischen ihnen nutzen“, sagte John F. Crary, MD-PhD, Professor in den Abteilungen für Pathologie, Neurowissenschaften, und Künstliche Intelligenz & menschliche Gesundheit an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai. „Diese branchenverändernde Studie hat gezeigt, dass wir die Art und Weise, wie wir über Pathologie denken, neu beleben und dazu übergehen müssen, KI einzusetzen, um Krankheiten wie PD genauer zu erkennen. Dies erhellt die Industrie zu einer direkten Fallstudie darüber, wie Computerpathologie die Medizin in Bezug auf die genaue Identifizierung und Erkennung von Krankheiten wirklich voranbringen kann.“

„Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit PreciseDx, da es das Potenzial der Nutzung der KI-Plattform in der Pathologie bei mehreren Krankheiten, einschließlich Parkinson, untersucht“, sagte Erik Lium, PhD, President, Mount Sinai Innovation Partners und Executive Vice President und Chief Commercial Innovation Officer. Gesundheitssystem des Bergs Sinai.

Die Technologie zur Stratifizierung des Krebsrisikos basiert auf geistigem Eigentum, das von der Fakultät des Mount Sinai entwickelt und an PreciseDx lizenziert wurde. Mount Sinai und die Mount Sinai-Fakultät haben eine finanzielle Beteiligung an PreciseDx. Mount Sinai ist auch im Vorstand von PreciseDx vertreten, dem auch Dr. Lium angehört.

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Chefredakteurin von eTurboNew ist Linda Hohnholz. Sie arbeitet in der eTN-Zentrale in Honolulu, Hawaii.

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