Sinyal yang menggerakkan banyak fungsi otak dan tubuh yang paling penting – kesadaran, tidur, pernapasan, detak jantung, dan gerakan – mengalir melalui kumpulan serat “materi putih” di batang otak, namun sistem pencitraan sejauh ini belum mampu menyelesaikan kabel saraf penting ini dengan baik. Hal ini membuat para peneliti dan dokter tidak mempunyai kemampuan untuk menilai bagaimana mereka terkena dampak trauma atau degenerasi saraf.
Dalam sebuah studi baru, tim peneliti dari MIT, Universitas Harvard, dan Rumah Sakit Umum Massachusetts mengungkap perangkat lunak bertenaga AI yang mampu secara otomatis mensegmentasi delapan kumpulan berbeda dalam rangkaian MRI difusi apa pun.
Dalam studi akses terbuka, yang diterbitkan 6 Februari di Prosiding Akademi Ilmu Pengetahuan Nasional,tim peneliti yang dipimpin oleh mahasiswa pascasarjana MIT Mark Olchanyi melaporkan bahwa BrainStem Bundle Tool (BSBT), yang mereka publikasikan, mengungkapkan pola perubahan struktural yang berbeda pada pasien dengan penyakit Parkinson, multiple sclerosis, dan cedera otak traumatis, dan juga menjelaskan penyakit Alzheimer. Selain itu, penelitian menunjukkan, BSBT secara retrospektif memungkinkan pelacakan penyembuhan bundel pada pasien koma yang mencerminkan perjalanan tujuh bulan pasien menuju pemulihan.
“Batang otak adalah wilayah otak yang pada dasarnya tidak dieksplorasi karena sulit untuk dicitrakan,” kata Olchanyi, kandidat doktor di Program Teknik Medis dan Fisika Medis MIT. “Orang-orang tidak benar-benar memahami susunannya dari sudut pandang pencitraan. Kita perlu memahami apa yang dimaksud dengan organisasi materi putih pada manusia dan bagaimana organisasi ini rusak pada kelainan tertentu.”
Profesor Emery N. Brown, pembimbing tesis Olchanyi dan salah satu penulis senior penelitian ini, menambahkan, “batang otak adalah salah satu pusat kendali tubuh yang paling penting. Algoritme Mark memberikan kontribusi yang signifikan terhadap penelitian pencitraan dan kemampuan kita untuk memahami regulasi fisiologi dasar. Dengan meningkatkan kapasitas kita dalam menggambarkan batang otak, ia menawarkan kita akses baru terhadap fungsi fisiologis penting seperti kontrol sistem pernapasan dan kardiovaskular, pengaturan suhu, cara kita tetap terjaga di siang hari, dan cara tidur di malam hari.”
Brown adalah Profesor Ilmu Saraf Komputasi dan Teknik Medis Edward Hood Taplin di Institut Pembelajaran dan Memori Picower, Institut Teknik dan Sains Medis, dan Departemen Ilmu Otak dan Kognitif di MIT. Beliau juga seorang ahli anestesi di MGH dan profesor di Harvard Medical School.
Membangun algoritma
MRI difusi membantu melacak cabang panjang, atau “akson”, yang digunakan neuron untuk berkomunikasi satu sama lain. Akson biasanya terbungkus dalam selubung lemak yang disebut mielin, dan air berdifusi sepanjang akson di dalam mielin, yang juga disebut “materi putih” otak. MRI difusi dapat menyoroti perpindahan air yang sangat terarah ini. Namun melakukan segmentasi kumpulan akson yang berbeda di batang otak terbukti menantang, karena akson tersebut berukuran kecil dan tertutup oleh aliran cairan otak serta gerakan yang dihasilkan oleh pernapasan dan detak jantung.
Sebagai bagian dari tesisnya untuk lebih memahami mekanisme saraf yang mendasari kesadaran, Olchanyi ingin mengembangkan algoritma AI untuk mengatasi hambatan ini. BSBT bekerja dengan menelusuri kumpulan serat yang masuk ke batang otak dari area tetangga yang lebih tinggi di otak, seperti thalamus dan otak kecil, untuk menghasilkan “peta serat probabilistik.” Modul kecerdasan buatan yang disebut “jaringan saraf konvolusional” kemudian menggabungkan peta dengan beberapa saluran informasi pencitraan dari dalam batang otak untuk membedakan delapan kumpulan individu.
Untuk melatih jaringan saraf untuk mensegmentasi bundel, Olchanyi “menunjukkan” 30 pemindaian MRI difusi langsung dari sukarelawan di Human Connectome Project (HCP). Pemindaian dianotasi secara manual untuk mengajarkan jaringan saraf cara mengidentifikasi bundel. Kemudian dia memvalidasi BSBT dengan menguji keluarannya terhadap pembedahan “kebenaran dasar” otak manusia post-mortem di mana kumpulan tersebut digambarkan dengan baik melalui inspeksi mikroskopis atau pencitraan yang sangat lambat namun beresolusi sangat tinggi. Setelah pelatihan, BSBT menjadi mahir dalam mengidentifikasi delapan bundel serat berbeda secara otomatis dalam pemindaian baru.
Dalam percobaan untuk menguji konsistensi dan keandalannya, Olchanyi menugaskan BSBT untuk menemukan kumpulan data tersebut pada 40 sukarelawan yang menjalani pemindaian terpisah dengan selang waktu dua bulan. Dalam setiap kasus, alat tersebut mampu menemukan kumpulan data yang sama pada pasien yang sama dalam dua pemindaian mereka. Olchanyi juga menguji BSBT dengan beberapa kumpulan data (bukan hanya HCP), dan bahkan memeriksa bagaimana setiap komponen jaringan saraf berkontribusi pada analisis BSBT dengan menjalankannya satu per satu.
“Kami menempatkan jaringan saraf melalui alat pemeras,” kata Olchanyi. “Kami ingin memastikan bahwa mereka benar-benar melakukan segmentasi yang masuk akal dan memanfaatkan setiap komponennya sedemikian rupa sehingga meningkatkan akurasi.”
Biomarker baru yang potensial
Setelah algoritme dilatih dan divalidasi dengan benar, tim peneliti melanjutkan untuk menguji apakah kemampuan untuk mensegmentasi kumpulan serat yang berbeda dalam pemindaian MRI difusi dapat memungkinkan pelacakan bagaimana volume dan struktur setiap kumpulan bervariasi berdasarkan penyakit atau cedera, sehingga menciptakan jenis biomarker baru. Meskipun batang otak sulit untuk diperiksa secara rinci, banyak penelitian menunjukkan bahwa penyakit neurodegeneratif mempengaruhi batang otak, seringkali pada tahap awal perkembangannya.
Olchanyi, Brown dan rekan penulisnya menerapkan BSBT pada sejumlah kumpulan data pemindaian MRI difusi dari pasien Alzheimer, Parkinson, MS, dan cedera otak traumatis (TBI). Pasien dibandingkan dengan kontrol dan terkadang dengan diri mereka sendiri seiring berjalannya waktu. Dalam pemindaian, alat tersebut mengukur volume bundel dan “fractional anisotropy,” (FA) yang melacak berapa banyak air yang mengalir di sepanjang akson bermielin versus berapa banyak air yang berdifusi ke arah lain, sebuah proksi untuk integritas struktural materi putih.
Pada setiap kondisi, alat tersebut menemukan pola perubahan yang konsisten pada kumpulan. Meskipun hanya satu kelompok yang menunjukkan penurunan signifikan pada penyakit Alzheimer, pada Parkinson alat tersebut menunjukkan penurunan FA pada tiga dari delapan kelompok. Hal ini juga mengungkapkan hilangnya volume pada kelompok lain pada pasien antara pemindaian awal dan tindak lanjut dua tahun. Pasien dengan MS menunjukkan penurunan FA terbesar pada empat kelompok dan kehilangan volume pada tiga kelompok. Sementara itu, pasien TBI tidak menunjukkan kehilangan volume yang signifikan pada kelompok mana pun, namun penurunan FA terlihat jelas pada sebagian besar kelompok.
Pengujian dalam penelitian menunjukkan bahwa BSBT terbukti lebih akurat dibandingkan metode pengklasifikasi lainnya dalam membedakan pasien dengan kondisi kesehatan versus kontrol.
Oleh karena itu, BSBT dapat menjadi “bantuan utama yang membantu metode pencitraan diagnostik saat ini dengan memberikan penilaian terperinci terhadap struktur materi putih batang otak dan, dalam beberapa kasus, informasi longitudinal,” tulis para penulis.
Terakhir, pada kasus pria berusia 29 tahun yang menderita TBI parah, Olchanyi menerapkan BSBT pada pemindaian yang diambil saat pria tersebut koma selama tujuh bulan. Alat tersebut menunjukkan bahwa kumpulan batang otak pria tersebut telah tergeser, namun tidak terpotong, dan menunjukkan bahwa setelah koma, lesi pada kumpulan saraf berkurang tiga kali lipat volumenya. Saat mereka sembuh, bungkusan itu juga kembali ke tempatnya.
Para penulis menulis bahwa BSBT “memiliki potensi prognostik yang substansial dengan mengidentifikasi kumpulan batang otak yang diawetkan yang dapat memfasilitasi pemulihan koma.”
Penulis senior studi lainnya adalah Juan Eugenio Iglesias dan Brian Edlow. Rekan penulis lainnya adalah David Schreier, Jian Li, Chiara Maffei, Annabel Sorby-Adams, Hannah Kinney, Brian Healy, Holly Freeman, Jared Shless, Christophe Destrieux, dan Hendry Tregidgo.
Pendanaan untuk penelitian ini berasal dari National Institutes of Health, US Department of Defense, James S. McDonnell Foundation, Rappaport Foundation, American SidS Institute, American Brain Foundation, American Academy of Neurology, Center for Integration of Medicine and Innovative Technology, Blueprint for Neuroscience Research, dan Massachusetts Life Sciences Center.
