ИИ-анализ МРТ головного мозга предсказывает кардиометаболические заболевания точнее ИМТ

В продольной подвыборке из 3 009 участников UK Biobank модель отслеживала изменения ИМТ за 2,3 года. Среднее изменение ИМТ было минимальным, но индивидуальный разброс оказался значительным. Модель успешно улавливала динамику, причем оказалась чувствительнее к увеличению веса, чем к снижению: наклон для положительных изменений ИМТ был примерно на 54% выше, чем для отрицательных. Точность отслеживания также была выше у людей с ожирением по сравнению с группой здорового веса, что указывает на особую чувствительность мозговых сигналов к метаболической траектории в сторону ожирения.

Ключевой результат работы связан с предсказанием заболеваний. На основе латентных признаков модели, извлеченных из предпоследнего слоя, исследователи построили простые логистические классификаторы для восьми состояний: фибрилляции предсердий, коронарной болезни сердца, диабета 2 типа, гиперхолестеринемии, гипертензии, инфаркта миокарда, сердечной недостаточности и хронической обструктивной болезни легких. Во всех случаях модели на мозговых биомаркерах показали статистически значимо более высокие AUC, чем модели, использовавшие сам ИМТ. При этом модель обучалась только на предсказание ИМТ и не получала информации о заболеваниях, то есть извлеченные представления содержали дополнительную информацию о системном здоровье.

Карты важности, построенные методом интегрированных градиентов, показали, что прогноз в основном опирается на белое вещество. Крупнейшие кластеры располагались в мозолистом теле, мозжечке и стволе мозга, а также в лимбических структурах и основных трактах, включая зрительную радиацию и крючковидный пучок. Более того, сигналы только из этих областей белого вещества позволяли обнаруживать заболевания так же эффективно, как и полная модель. Ствол мозга содержит ключевые центры бессознательной кардиореспираторной регуляции, включая ядра, генерирующие основной ритм дыхания и автономный контроль кровообращения. Это связывает найденные сигнатуры с респираторными и сердечно-сосудистыми состояниями и позволяет предположить наличие общих механизмов.

Дополнительный анализ показал, что латентное пространство модели организовано не только по ИМТ. Визуализация методом UMAP выявила четкое разделение весовых категорий вдоль одной из осей, а также половые различия вдоль второй оси. Примечательно, что статус курения также отобразился в этом пространстве: люди, выкуривающие более десяти сигарет в день, преимущественно кластеризовались в области, соответствующей более высокому ИМТ и повышенному риску связанных с ожирением заболеваний. Связи с потреблением алкоголя обнаружено не было. Это указывает на то, что мозговые биомаркеры отражают не только метаболическое состояние, но и поведенческие факторы риска.

Авторы обсуждают несколько возможных механизмов, объясняющих связь между структурой мозга и системными заболеваниями. Среди них хроническое воспаление, которое, как сообщалось, опосредует влияние ожирения на мозг, сосудистая дисфункция и нарушение гематоэнцефалического барьера, а также генетические факторы: исследования последних двух десятилетий показывают экспрессию связанных с ожирением генов в области ствола мозга, включая ядро одиночного пути. Это позволяет рассматривать МРТ головного мозга как потенциальное окно в общесистемную физиологию, а не только в неврологические процессы.

Среди ограничений работы – преобладание данных UK Biobank с известным смещением в сторону более здоровых, образованных и обеспеченных добровольцев, преимущественно кросс-секционный дизайн, анализ заболеваний только в одной когорте без внешней валидации, а также использование одной архитектуры без сравнения с альтернативными подходами. Карты важности отражают чувствительность модели в целом, а не подтвержденную анатомическую локализацию, и их устойчивость к предварительной обработке и выбору шаблона не оценивалась. Тем не менее результаты позволяют предположить, что мозг несет след системного здоровья, для которого ИМТ является лишь грубым приближением. Дальнейшие исследования должны идентифицировать конкретные механизмы, стоящие за этой связью, чтобы обучать модели непосредственно на этих процессах и получать более точные биомаркеры.

Ранее международная группа ученых предложила использовать новую классификацию ожирения вместо применяемого индекса массы тела (ИМТ) – клиническое и доклиническое ожирение. Согласно исследованию с участием 2 316 пациентов, опубликованному в JAMA Network, 73,8% кандидатов на метаболические и бариатрические хирургические вмешательства имели клиническое ожирение, а 36,2% людей относились к доклинической категории, однако существенных различий в ИМТ между группами ученые не обнаружили. Авторы считают, что новая классификация, предложенная комиссией Lancet Diabetes & Endocrinology, может помочь точнее оценивать тяжесть заболевания и приоритетность хирургического лечения.