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CPHI制藥在線 資訊 準確率可達77%!IBM使用機器學習,早診阿茲海默病再進一步

準確率可達77%!IBM使用機器學習,早診阿茲海默病再進一步

來源:藥明康德
  2019-03-18
IBM澳大利亞團隊開發(fā)了新的機器學習算法,僅檢查血液中四種蛋白質的水平,就能預測β淀粉樣蛋白在脊髓液中的含量,準確率高達77%。

       IBM澳大利亞團隊開發(fā)了新的機器學習算法,僅檢查血液中四種蛋白質的水平,就能預測β淀粉樣蛋白在脊髓液中的含量,準確率高達77%。

       關于阿茲海默病,目前人們普遍認為β淀粉樣蛋白是與疾病發(fā)展密切相關的生化指標之一。在阿茲海默病導致健忘之前,這種蛋白質就已經(jīng)開始在脊髓液中逐漸累積。

       然而,檢測β淀粉樣蛋白并非易事。這種蛋白質存在于脊髓液中,想要對這一指標進行檢測必須采取侵入型的醫(yī)療方法:腰椎穿刺。這種檢查不僅聽上去很痛,實際上也很痛,而且費用十分高昂。

       為了尋找能替代腰椎穿刺的檢查方法,IBM澳大利亞團隊開發(fā)了新的機器學習算法,僅檢查血液中四種蛋白質的水平,就能預測β淀粉樣蛋白在脊髓液中的含量,準確率高達77%。展示這則研究的論文發(fā)表在了《Scientific Reports》上。

       與其他的阿茲海默病研究相似,新研究也使用了阿茲海默病神經(jīng)成像計劃(ADNI)中的影像數(shù)據(jù)。研究人員共研究了數(shù)據(jù)庫中566人的數(shù)據(jù),其中182人攜帶有APOEε4基因突變,這種基因突變被認為會增加晚發(fā)性阿茲海默病的發(fā)病風險。

       IBM的研究中還從ADNI中取得了近400種在血液化驗中獲得的蛋白質指標。通過機器學習算法,最終確定了四種預測β淀粉樣蛋白的指標,分別是:嗜鉻粒蛋白A、Aβ1–42、Eotaxin 3和載脂蛋白E。通過與其他血液化驗結果及已有基因預測模型的對比,新算法的預測準確率更令人滿意。

       其實,我們也介紹過利用PET掃描影像來預測阿茲海默病的方法。IBM的研究人員之所以選擇了血液化驗中的蛋白質指標,是因為他們認為在PET掃描顯示出阿茲海默病征兆的10年前,β淀粉樣蛋白就已經(jīng)出現(xiàn)在腦脊液中了。因而驗血可以幫助人們更早對潛在的患病風險做出應對。

       針對有高患病風險的人群進行血液化驗可以大大降低醫(yī)療費用,也能夠盡可能減少侵入性檢驗造成的不適。

       當前,阿茲海默病療法和新藥的研發(fā)遇到了很多困難。造成相關藥物研發(fā)失敗的原因之一,可能是進入臨床試驗的患者多處于患病晚期,其腦部損傷已經(jīng)難以復原。

       如果能大幅提前發(fā)現(xiàn)阿茲海默病的時間,有可能極大地幫助阿茲海默病療法的研發(fā)。讓更多通過機器學習發(fā)現(xiàn)的早期患病人群進入試驗,可以改變現(xiàn)有阿茲海默病藥物研發(fā)的尷尬局面。

       除了β淀粉樣蛋白之外,tau蛋白也被認為與阿茲海默病有關。IBM的研究團隊也正在嘗試使用類似的方法,在血液化驗中找到能預測tau蛋白的生物標記物。

       無論是血液檢測、蛋白質檢測、還是PET影像分析,都越來越離不開機器學習和人工智能技術的輔助。相信AI技術最終將會幫助人們徹底了解阿茲海默病,并找出早期診斷和預防的有效方法。

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