アルツハイマー病イメージングコンソーシアム

科学分野:

• デジタル病理学
• 神経変性疾患研究
• 診断における機械学習

背景:

• 神経変性疾患の診断における金字塔である神経病理学的評価は、データ共有とサンプル調製におけるばらつきの課題に直面している。
• デジタル病理学と機械学習は、アプローチを標準化し、診断精度を向上させるためのソリューションを提供する。

研究 の 目的:

• 神経変性疾患の研究および診断のための、フェデレーテッドなオープンソースプラットフォームであるブレインデジタルスライドアーカイブ（BDSA）を開発すること。
• FAIRデータ原則を遵守したアルツハイマー病（AD）および関連認知症（ADRD）のホールスライド画像（WSI）をサポートすること。
• 機械学習アルゴリズム開発のためのWSI、注釈、メタデータの標準化された共有を可能にすること。

主な方法:

• デジタルスライドアーカイブ（DSA）を基盤とするBDSAは、NIH U24が資金提供するイニシアチブである。
• このプラットフォームは、9つのAD/ADRD研究センターからのWSIを統合し、データを調和させ、データ共有契約を実施する。
• ドナーの機密性を確保するための匿名化ツールが含まれており、安全なプラットフォームのための管理上のベストプラクティスを遵守している。

主要な成果:

• 9つの研究センターからのWSIを、調和のとれたデータと普遍的なデータ共有契約で統合した初期開発。
• ドナーの機密性を確保するために匿名化ツールが組み込まれている。
• 貢献している米国のすべてのサイトについて、データ使用および資料移送契約が完了し、ソフトウェアテストと標準化されたプロトコルが進行中である。

結論:

• BDSAは、標準化されたユーザーフレンドリーなデジタルリポジトリを通じて、神経病理学的データへのアクセスを民主化する。
• プライバシー、データ共有、機械学習のための統合ツールは、神経変性疾患の理解を深め、コラボレーションを促進する。
• フェデレーテッドなオープンソースリソースとして、BDSAはAD/ADRDの研究と診断のためのデジタル神経病理学を変革する可能性を秘めている。