Молодые ученые из Сеченовского Университета совершили прорыв, который может кардинально изменить диагностику одного из самых распространенных и коварных нейродегенеративных заболеваний в мире. Они разработали нейросеть, способную с точностью 97% выявлять болезнь Паркинсона по данным обычной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) — еще до того, как у человека появятся первые видимые симптомы, сигнализирующие о необратимых изменениях в мозге.
Болезнь Паркинсона, которую часто называют «тихой эпидемией», неуклонно распространяется. По прогнозам, к 2050 году число пациентов по всему миру превысит 25 миллионов. Главная проблема заключается в том, что классические симптомы — тремор рук, скованность мышц и замедленность движений — проявляются тогда, когда уже погибло более половины дофаминовых нейронов в мозге. Новая российская разработка нацелена на то, чтобы поймать болезнь на самой ранней, «невидимой» стадии, когда своевременное лечение может значительно замедлить ее разрушительное развитие и сохранить качество жизни пациента на долгие годы.
Как это работает: ИИ видит то, что скрыто от глаз
Врачи давно предполагали, что у пациентов с болезнью Паркинсона электрическая активность мозга, его «внутренняя музыка», отличается от активности здоровых людей. Однако эти различия — тончайшие аномалии в частотных ритмах — настолько незначительны, что человеческий глаз не всегда способен их уловить и однозначно интерпретировать на стандартной ЭЭГ. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, способный анализировать огромные массивы данных и находить в них скрытые закономерности.
Команда Сеченовского Университета использовала открытый зарубежный датасет с обезличенными записями ЭЭГ. На этих данных, предварительно размеченных опытным неврологом, они обучили свою нейросеть. Модель научилась распознавать специфические «отпечатки» болезни Паркинсона в электрических сигналах мозга.
«Суть проекта в том, чтобы автоматизировать раннюю диагностику и, что самое важное, сделать ее доступнее, — объясняет автор проекта Екатерина Вахромеева. — Сейчас ЭЭГ для диагностики этого заболевания практически не применяется из-за сложности интерпретации. Мы поставили задачу выяснить, можно ли с помощью нейросети дифференцировать эти ЭЭГ. Как оказалось, это вполне реально».
Результаты превзошли ожидания: при тестировании на данных, которые модель видела впервые, она смогла правильно определить пациентов с болезнью Паркинсона с точностью до 97%. Это не означает, что ИИ ставит окончательный диагноз. Его роль — быть сверхточным инструментом скрининга. В будущем на основе этой технологии планируется создать цифровой сервис. Невролог в любой клинике сможет загрузить ЭЭГ пациента и в течение нескольких минут получить оценку риска. Это позволит быстро формировать группы пациентов для дальнейшего, более углубленного обследования, экономя драгоценное время и ресурсы.
Глобальный тренд: ИИ объявляет войну Паркинсону
Разработка Сеченовского Университета — яркий пример мирового тренда по использованию ИИ для борьбы с нейродегенеративными заболеваниями. Ученые по всему миру активно ищут «биомаркеры» — ранние признаки болезни, которые можно обнаружить с помощью технологий. И ЭЭГ — лишь одно из направлений.
- Анализ ЭЭГ: Этот подход наиболее популярен из-за доступности и неинвазивности метода. Исследователи в Австралии (Университет Виктории) и множестве научных центров Европы также создают модели машинного обучения, показывающие точность классификации ЭЭГ-сигналов на уровне 95-99%. Они используют разные архитектуры нейросетей, но цель одна — найти надежный способ ранней диагностики.
- Анализ изображений (МРТ): В США и Канаде (Университет Флориды) ученые пошли другим путем. Они создали ИИ, который с точностью более 96% диагностирует разные типы паркинсонизма по данным МРТ. Если ЭЭГ показывает функциональную активность мозга, то МРТ позволяет увидеть его структурные изменения — участки нейродегенерации. Эти подходы не конкурируют, а дополняют друг друга.
- Анализ движений и речи: Другие команды успешно используют ИИ для анализа косвенных признаков. Нейросети учат распознавать едва заметный тремор в голосе во время телефонного разговора, анализировать изменения в почерке (микрографию) или отслеживать скорость и ритм постукивания пальцев по столу — все это может быть ранними признаками двигательных нарушений.
Особенность и сила российской разработки заключается именно в ее потенциальной доступности. ЭЭГ — это рутинное, недорогое и абсолютно безопасное исследование, которое есть практически в любой поликлинике. Интеграция нейросети в стандартный процесс анализа может превратить ЭЭГ из вспомогательного метода в мощнейший инструмент для массового скрининга населения на болезнь Паркинсона.
Как отметил научный руководитель проекта Денис Андриков, в ближайших планах команды — собрать собственный, более крупный и разнообразный датасет с данными российских пациентов на разных стадиях болезни. Это критически важный шаг, который позволит дообучить модель, адаптировать ее к особенностям нашей популяции и подготовить к полномасштабной апробации в университетской клинике.
Чтобы быть в курсе самых важных новостей из мира медицины и технологий, подписывайтесь на наш телеграм-канал Digital Report.
- Просроченный сертификат превратил топовые мыши Logitech в бесполезный пластик - 07/01/2026 14:27
- Единый стандарт для шаурмы в России заработает к концу 2026 года - 07/01/2026 13:35
- В России нашли способ пользоваться Spotify Premium бесплатно, но есть одно «но» - 07/01/2026 13:05
