アルツハイマー病（AD）、血管性認知症（VD）、レビー小体型認知症（LBD）などの認知症は、しばしば複数の病理が共存し、診断が困難となるケースが多い。この課題に対し、テキサス大学サンアントニオ校の研究チームは、剖検前のT1強調MRI画像を活用した深層学習モデル「DeepSPARE」を開発した。このモデルは、AD、VD、LBDに関連する脳の萎縮パターンを個別に検出し、それを定量化する非侵襲的な指標を生成するものである。

9日、Brainから公表された研究論文によると、総計784名（認知症患者423名、対照者361名）のデータに基づき、DeepSPARE指数は高い予測精度（AD:0.844、VD:0.839、LB...