Аннотация
Introduction:Alzheimer’s disease (AD) is the most common cause of dementia and a leading neurodegenerative disorder worldwide. Given its progressive neurodegenerative nature, therapeutic interventions are presumed to be most beneficial when initiated at early stages, particularly during mild cognitive impairment (MCI), which is widely regarded as the prodromal phase of AD. Magnetic resonance imaging (MRI), a non-invasive and highly sensitive neuroimaging modality, enables the detection of early structural brain alterations associated with AD, thereby facilitating timely diagnosis and informed clinical decision-making. Objective: To evaluate the diagnostic value of MRI in early detection of Alzheimer’s disease at the MCI stage by analyzing structural and functional neuroimaging markers to improve diagnostic accuracy and support timely interventions. Search Strategy: This literature review includes 75 recent peer-reviewed studies from leading databases (PubMed, ScienceDirect, Web of Science, Wiley and Cochrane Library). To ensure scientific rigor and relevance, only English-language studies published between 2019 and 2025 were considered. Results: Structural MRI identifies hippocampal atrophy and choroid plexus enlargement as primary anatomical markers, while radiomics and neurite-oriented modeling detect preclinical microstructural changes invisible to conventional analysis. Diagnostic precision is significantly enhanced by integrating MRI with plasma biomarkers and deep learning architectures capable of non-invasively predicting beta-amyloid and protein tau pathology. Conclusion: MRI is a key tool in the early diagnosis of AD at the MCI stage, particularly when combined with radiomics, cognitive testing, fluid biomarkers, and machine learning. These multimodal approaches enhance diagnostic accuracy, enable risk stratification, and support precision medicine. However, standardization of protocols and external model validation remain essential for clinical translation. Введение: Болезнь Альцгеймера (БА) является наиболее распространённой причиной деменции и ведущим нейродегенеративным заболеванием в мире. Учитывая её прогрессирующий нейродегенеративный характер, терапевтические вмешательства предполагаются наиболее эффективными при их инициации на ранних стадиях, особенно на этапе лёгких когнитивных нарушений (ЛКН), который широко рассматривается как продромальная фаза БА. Магнитно-резонансная томография (МРТ), неинвазивный и высокочувствительный метод нейровизуализации, позволяет выявлять ранние структурные изменения головного мозга, ассоциированные с БА, тем самым способствуя своевременной диагностике и обоснованному принятию клинических решений. Цель: Оценить диагностическую ценность МРТ в раннем выявлении болезни Альцгеймера на стадии ЛКН путем анализа структурных и функциональных нейровизуализационных маркеров с целью повышения точности диагностики и поддержки своевременных вмешательств. Стратегия поиска: В обзор литературы включены 75 современных рецензируемых исследований из ведущих международных баз данных (PubMed, ScienceDirect, Web of Science, Wiley и Cochrane Library). Для обеспечения научной строгости и актуальности анализировались только англоязычные публикации за период 2019–2025 годы. Результаты: Структурная МРТ выявляет атрофию гиппокампа и увеличение объёма сосудистого сплетения как основные анатомические маркеры, тогда как радиомика и моделирование, ориентированное на нейриты, позволяют обнаруживать доклинические микроструктурные изменения, недоступные для традиционного анализа. Диагностическая точность существенно повышается при интеграции МРТ с плазменными биомаркерами и архитектурами глубокого обучения, способными неинвазивно прогнозировать патологию бета-амилоида и патологического белка тау. Заключение: МРТ является ключевым инструментом ранней диагностики БА на стадии ЛКН, особенно в сочетании с радиомикой, когнитивными тестами, биомаркерами и методами машинного обучения. Эти мультимодальные подходы повышают точность диагностики, позволяют стратифицировать риск и поддерживают прецизионную медицину. Однако стандартизация протоколов и внешняя валидация моделей остаются необходимыми для клинического применения. Кіріспе: Альцгеймер ауруы (АА) деменцияның ең жиі кездесетін себебі және әлемдегі жетекші нейродегенеративті аурулардың бірі болып табылады. Аурудың үдемелі нейродегенеративті сипатын ескере отырып, емдік араласулар ең жоғары тиімділікке ерте кезеңдерде, әсіресе Альцгеймер ауруының продромальды сатысы ретінде кеңінен қарастырылатын жеңіл когнитивтік бұзылыстар (ЖКБ) кезеңінде басталған жағдайда қол жеткізеді деп болжанады. Магниттік-резонанстық томография (МРТ) инвазивті емес және жоғары сезімтал нейровизуализация әдісі, АА-ға тән мидың ерте құрылымдық өзгерістерін анықтауға мүмкіндік беріп, уақтылы диагностика мен клиникалық шешім қабылдауды ғылыми негіздеуге ықпал етеді. Мақсат: Альцгеймер ауруын ЖКБ сатысында ерте анықтауда МРТ-ның диагностикалық маңыздылығын құрылымдық және функционалдық нейровизуализациялық маркерлерді талдау арқылы бағалау, диагностикалық дәлдікті арттыру және уақтылы араласуға ықпал ету. Іздеу стратегиясы: Әдебиетке шолу жасау барысында жетекші халықаралық дерекқорлардан (PubMed, ScienceDirect, Web of Science, Wiley және Cochrane Library) алынған 75 заманауи рецензияланған зерттеу жұмысы қамтылды. Ғылыми дәлдік пен өзектілікті қамтамасыз ету мақсатында 2019–2025 жылдар аралығында жарияланған тек ағылшын тіліндегі еңбектер талданды. Нәтижелер: Құрылымдық МРТ гиппокамп атрофиясын және тамырлы өрім көлемінің ұлғаюын негізгі анатомиялық маркерлер ретінде анықтайды, ал радиомика мен нейритке бағытталған модельдеу дәстүрлі талдау әдістерімен анықталмайтын клиникаға дейінгі микрожүйелік өзгерістерді айқындауға мүмкіндік береді. МРТ-ны плазмалық биомаркерлермен және бета-амилоид пен патологиялық тау-ақуыз патологиясын инвазивті емес болжауға қабілетті терең оқыту архитектураларымен біріктіру диагностикалық дәлдікті айтарлықтай арттырады. Қорытынды: МРТ Альцгеймер ауруын ЖКБ сатысында ерте диагностикалаудағы негізгі құрал, әсіресе радиомика, когнитивтік тесттер, биомаркерлер және машинамен оқыту әдістерімен үйлестірілген жағдайда. Мұндай мультимодальды тәсілдер диагностикалық дәлдікті арттырып, қауіп деңгейін жіктеуге және дәл медицинаға жол ашады. Алайда, клиникалық тәжірибеге енгізу үшін хаттамаларды стандарттау мен сыртқы модельдерді растау маңызды болып қала береді.