“`html

Chụp não giúp dự đoán sự tiến triển thành chứng mất trí nhớ

Khoảng 40% những người mắc chứng suy giảm nhận thức nhẹ phát triển thành chứng mất trí nhớ trong vòng ba năm sau khi được chẩn đoán. Sự tiến triển nhanh chóng này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có các công cụ đáng tin cậy để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao nhất. Một nghiên cứu gần đây cho thấy có thể dự đoán sự tiến triển này nhờ phân tích thể tích não bộ từ các hình ảnh chụp cắt lớp, một kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh được sử dụng rộng rãi và có chi phí thấp.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích dữ liệu của 791 bệnh nhân mắc chứng suy giảm nhận thức nhẹ. Trong số đó, 40% đã tiến triển thành chứng mất trí nhớ trong vòng ba năm. Kết quả cho thấy những người phát triển chứng mất trí nhớ có tuổi trung bình cao hơn, thường là nữ giới và mang biến thể gen được biết đến là làm tăng nguy cơ mắc bệnh Alzheimer. Tình trạng nhận thức ban đầu của họ, được đánh giá thông qua các xét nghiệm lâm sàng, cũng bị suy giảm nhiều hơn.

Phân tích các hình ảnh chụp cắt lớp đã phát hiện những khác biệt đáng kể ở một số vùng não. Những bệnh nhân tiến triển thành chứng mất trí nhớ có sự giãn nở đáng kể hơn của các não thất bên dưới và các khoang chứa dịch não tủy ở vùng đỉnh và vùng chẩm. Những thay đổi này phản ánh sự teo não, tức là sự giảm thể tích não bộ, thường liên quan đến sự tiến triển của bệnh Alzheimer.

Để dự đoán sự tiến triển này, các nhà khoa học đã phát triển một mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo. Mô hình này kết hợp dữ liệu lâm sàng, chẳng hạn như tuổi tác hoặc kết quả xét nghiệm nhận thức, với các phép đo thể tích thu được từ hình ảnh chụp cắt lớp. Mô hình đã đạt được độ chính xác đáng kể, với khả năng phân biệt đúng các bệnh nhân có nguy cơ trong gần 84% trường hợp. Sáu yếu tố được chứng minh là đặc biệt quyết định: tuổi tác, biến thể gen, mức độ suy giảm nhận thức ban đầu và ba phép đo cụ thể về sự teo não ở các vùng được đề cập.

Việc sử dụng chụp cắt lớp có một ưu điểm lớn: kỹ thuật này đã được sử dụng phổ biến trong thực hành lâm sàng để loại trừ các nguyên nhân khác gây ra suy giảm nhận thức, chẳng hạn như khối u hoặc tai biến mạch máu. Do đó, việc tích hợp phân tích thể tích này sẽ không yêu cầu các xét nghiệm bổ sung, khiến phương pháp này vừa thực tiễn vừa kinh tế. Không giống như các phương pháp khác, chẳng hạn như chụp cộng hưởng từ (IRM) hoặc các dấu ấn sinh học trong dịch não tủy, chụp cắt lớp có sẵn ở hầu hết các trung tâm bệnh viện và không yêu cầu các thủ tục xâm lấn.

Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ giúp dự đoán chính xác sự tiến triển thành chứng mất trí nhớ mà còn xác định được các yếu tố có ảnh hưởng nhất. Ví dụ, sự teo não ở các não thất bên dưới, một vùng gần hải mã, là chỉ báo mạnh mẽ của nguy cơ tăng cao. Hải mã đóng vai trò quan trọng trong trí nhớ, và sự co lại của nó thường được quan sát thấy ở các giai đoạn đầu của bệnh Alzheimer. Tương tự, những thay đổi ở vùng đỉnh và vùng chẩm, liên quan đến các mạng lưới thần kinh tham gia vào các chức năng nhận thức phức tạp, khẳng định tầm quan trọng của chúng trong sự tiến triển của bệnh.

Mô hình này có thể có tác động đáng kể đến việc chăm sóc bệnh nhân. Bằng cách xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao phát triển chứng mất trí nhớ trong thời gian ngắn, các bác sĩ có thể điều chỉnh việc theo dõi, đề xuất các can thiệp sớm và cung cấp thông tin tốt hơn cho bệnh nhân và người thân của họ. Ngược lại, những người có nguy cơ thấp có thể tránh được các xét nghiệm không cần thiết hoặc các lần khám quá thường xuyên. Việc phân tầng nguy cơ này cũng có thể cải thiện hiệu quả của các thử nghiệm lâm sàng bằng cách nhắm mục tiêu đến những người tham gia có khả năng tiến triển nhanh nhất, từ đó thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp điều trị mới.

Nghiên cứu khẳng định rằng chụp cắt lớp, thường được xem như một công cụ chẩn đoán cơ bản, có thể trở thành một yếu tố quan trọng cho việc tiên lượng. Bằng cách khai thác các dữ liệu đã có sẵn, phương pháp này mang lại một giải pháp dễ tiếp cận cho y học cá nhân hóa, mà không làm tăng gánh nặng cho bệnh nhân hoặc hệ thống y tế.

“`

Sources du média

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-026-45439-8

Titre : Scalable CT-based prognostic modeling of dementia conversion in mild cognitive impairment

Revue : Scientific Reports

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Seongbeom Park; Jehyun Ahn; Duk L. Na; Hee Jin Kim; Hyemin Jang; Jun Pyo Kim; Sung Hoon Kang; Jihwan Yun; Min Young Chun; Sang Won Seo; Kichang Kwak