Речевые биомаркеры ― новое слово в диагностике болезни Альцгеймера

Представьте, что новые технологии позволят медикам быстрее обнаруживать неврологические заболевания по записи голоса пациента.

Благодаря специалистам Janssen по клиническим инновациям, аналитике и неврологии, работающим в сотрудничестве с другими внутренними и внешними стратегическими партнерами, в ближайшем будущем эта идея может стать реальностью. Недавние разработки в области речевых биомаркеров дают надежду, что с их помощью можно будет прогнозировать результаты применяемых методов диагностики болезни Альцгеймера. Это открытие способно улучшить результаты клинических испытаний и лечения пациентов.

В марте этого года я с коллегами из INRIA, Эдинбургского университета и ki:elements выступал на конференции South By Southwest (SXSW). Мое выступление было посвящено возможностям, которые открывает использование технологии речевых биомаркеров в борьбе с болезнью Альцгеймера и другими неврологическими заболеваниями. За свою 35-летнюю историю SXSW превратился из фестиваля музыки, фильмов и мультимедиа в форум, на котором можно продемонстрировать выдающиеся разработки в области здравоохранения и технологий и обсудить перспективы будущего применения научных достижений.

В нашей панельной дискуссии под названием «Искусственный интеллект слушает ― и говорит, что у вас болезнь Альцгеймера» (AI is Listening—And it Says You Have Alzheimer’s) принимала участие др. Александра Кениг из INRIA. Она отметила, что физиологические изменения, обусловленные болезнью Альцгеймера, обнаруживаются в мозге пациентов за 20 лет до появления первых симптомов когнитивных нарушений¹. Учитывая это поразительное открытие, мы нуждаемся в инструментах, которые позволят врачам заблаговременно выявлять признаки болезни Альцгеймера и меньше прибегать к инвазивным процедурам.

Обычно для диагностики болезни Альцгеймера и оценки ее прогрессирования клиницисты применяют технологии медицинской визуализации мозга, например, позитронно-эмиссионную томографию. Подобные процедуры требуют личного присутствия пациента, а также наличия подготовленного медицинского персонала и специальным образом настроенного оборудования. Поэтому следует внедрять эффективные процессы предварительного отбора пациентов, соответствующих требованиям клинических исследований, связанных с болезнью Альцгеймера.

И здесь нам на помощь приходит технология речевых биомаркеров. Биомаркеры — это биологические индикаторы, показывающие, имеется ли заболевание у пациента и (или) насколько далеко оно прогрессировало. В данном случае такими маркерами выступают речевые паттерны ― изменения высоты тона и громкости, паузы между словами и фразами и другие особенности речи. Анализируя их с использованием моделей машинного обучения, специалисты определяют признаки и тяжесть болезни Альцгеймера. В настоящее время компания Janssen применяет эту технологию в качестве одного из элементов отбора пациентов для участия в определенных клинических исследованиях.

Происходит это следующим образом: в ходе отбора пациенты, находясь у себя дома, отвечают на голосовые подсказки во время 10–15-минутных автоматических телефонных звонков. По ответам специалисты определяют пациентов, которые удовлетворяют критериям включения в клиническое исследование. Помимо прочего, этот способ позволяет экономить время и средства: участникам нет необходимости добираться к месту проведения предварительного отбора. Пациенты, допущенные к участию в исследовании, регулярно проходят медицинские обследования, чтобы медики могли отслеживать результаты экспериментальных методов лечения. Дополняя обследование в клинике технологиями удаленного цифрового мониторинга, в частности основанными на использовании речевых биомаркеров, мы можем сократить для пациентов количество плановых визитов в исследовательский центр.

Наша миссия — улучшать все аспекты клинических исследований — занимает центральное место в работе подразделения Janssen Clinical Innovation. С 2018 года мы сотрудничаем с аналитическим отделом и группами, работающими в различных терапевтических областях в компании Janssen. Кроме того, нам помогают такие партнеры как ki:elements, разработавшие основное программное обеспечение для анализа речи, а также научные работники из INRIA, Маастрихтского университета и Эдинбургского университета. Благодаря совместным усилиям компания Janssen в настоящее время проводит исследование Autonomy, направленное на то, чтобы более глубоко оценить эффективность использования речевых биомаркеров как средства предварительного отбора участников клинических исследований. Еще одна цель этого исследования заключается в оценке безопасности и эффективности экспериментального препарата для лечения болезни Альцгеймера с ранним началом.

Эта работа служит хорошим напоминанием о важности сотрудничества между специалистами в области технологий, аналитики, исследований и иных направлений деятельности. Мы стремимся разрабатывать инновационные инструменты, способные упростить и улучшить диагностику и лечение неврологических расстройств. Мы создаем предпосылки для будущего, в котором технологию речевых биомаркеров можно будет объединить с цифровыми терапевтическими средствами, чтобы контролировать и оптимизировать сон, режим питания, физические упражнения и игры для улучшения когнитивных функций пациентов. Мы надеемся, что технологию речевых биомаркеров и другие технологии машинного обучения удастся с легкостью интегрировать в повседневную жизнь пациентов, создав более автоматизированные, адаптируемые терапевтические методы, позволяющие добиваться оптимальных результатов во всех аспектах лечения пациентов.

Ниже приведена иллюстрация, которую я использовал на конференции SXSW. На ней показано, как в будущем технология речевых биомаркеров может стать частью комплексной системы поддержания здоровья головного мозга, помогая оптимизировать заботу о здоровье пациентов в целом.

Литература

1. Хампель Х., Бленнов К. «Тау-белок и бета-амилоид в цереброспинальной жидкости как биомаркеры для определения умеренных когнитивных нарушений» (Hampel H., Blennow K. CSF tau and β-amyloid as biomarkers for mild cognitive impairment). Dialogues Clin Neurosci. 2004;6(4):379-390. doi:10.31887/DCNS.2004.6.4/hhampel

13 апреля 2022 г.