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南加大新成果:AI檢測(cè)阿爾茨海默癥早期癥狀

本文作者: 劉思思 2019-02-06 16:45
導(dǎo)語:南加州大學(xué)的研究人員在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了一些“隱藏的因素”,這些因素可以對(duì)阿爾茨海默癥進(jìn)行預(yù)測(cè)。

雷鋒網(wǎng)消息,近日南加州大學(xué)的研究人員在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了一些“隱藏的因素”,這些因素可以對(duì)阿爾茨海默癥進(jìn)行預(yù)測(cè)。 南加大新成果:AI檢測(cè)阿爾茨海默癥早期癥狀

【 圖片來源:USC Neuroscience Graduate Program

通常來說,年齡是導(dǎo)致老年癡呆癥發(fā)展的最大危險(xiǎn)因素,但研究人員認(rèn)為,大多數(shù)老年癡呆癥的發(fā)生是由于基因和其他因素之間的復(fù)雜相互作用造成的,不過目前是哪些因素在起作用還不清楚。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,南加州大學(xué)的研究人員利用”相關(guān)性解釋(Correlation Explanation,CorEx)“的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,發(fā)現(xiàn)了阿爾茨海默癥的“隱藏因素”。這項(xiàng)題為“發(fā)現(xiàn)衰老大腦中阿爾茨海默癥風(fēng)險(xiǎn)的生物學(xué)相關(guān)外周特征”的研究發(fā)表在雜志《Frontiers in Aging Neuroscience》。

研究人員將800多名參與者的腦成像、血漿和人口統(tǒng)計(jì)信息等400多種潛在生物標(biāo)記物組合起來,用機(jī)器學(xué)習(xí)來識(shí)別潛在的基于血液的阿爾茨海默病標(biāo)志物。這些標(biāo)志物可以幫助老年病癥進(jìn)行無創(chuàng)早期診斷,跟蹤患者的疾病進(jìn)展。

結(jié)果表明:β淀粉樣蛋白和Tau蛋白是阿茲海默病最關(guān)鍵的指標(biāo)。同時(shí),CorEx還發(fā)現(xiàn)心血管健康、激素水平、新陳代謝、免疫系統(tǒng)都與阿茲海默病有所關(guān)聯(lián)。

“這種類型的分析是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式以識(shí)別疾病關(guān)鍵診斷標(biāo)志物的一種新方法,”南加州大學(xué)馬克學(xué)院、研究小組成員保羅·湯普森和南加州大學(xué)凱克醫(yī)學(xué)院教授瑪麗·史蒂文斯表示,“在一個(gè)龐大的健康測(cè)量數(shù)據(jù)庫中,它幫助我們發(fā)現(xiàn)了阿爾茨海默癥的預(yù)測(cè)特征?!?br/>

識(shí)別生物標(biāo)志物

迄今為止大多數(shù)阿爾茨海默癥的研究都集中在已知的假設(shè)上,例如大腦中β淀粉樣蛋白和Tau蛋白的積聚。但事實(shí)證明,這兩種物質(zhì)在血液中都很難測(cè)量。

因此,通常的阿爾茨海默癥診斷測(cè)試主要基于患者記憶。不幸的是,當(dāng)一個(gè)人開始表現(xiàn)出記憶喪失的跡象時(shí),他們可能已經(jīng)患了幾十年的這種疾病。在癥狀出現(xiàn)之前及早發(fā)現(xiàn)疾病是一個(gè)關(guān)鍵步驟,以便后期通過藥物治療改變生活方式。

南加州大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家想知道是否還有其他阿爾茨海默癥的“隱藏”指標(biāo)——可以通過常規(guī)血液測(cè)試檢測(cè)到的因素。他們利用CorEx算法,并獲得CorEx開發(fā)者格雷格·弗·施泰格(Greg Ver Steeg)的幫助。

2013年,南加州大學(xué)信息科學(xué)研究所(ISI)的高級(jí)研究負(fù)責(zé)人Greg Ver Steeg開發(fā)了“相關(guān)解釋(CorEx)”的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,此方法能夠在包括神經(jīng)科學(xué),心理學(xué)和金融學(xué)等領(lǐng)域中開發(fā)新的研究模式。

Ver Steeg說:“可能沒有單一的預(yù)測(cè)因素表明你是否有可能出現(xiàn)認(rèn)知衰退或者它有多嚴(yán)重,但也許有一些指標(biāo)可以作為更好的預(yù)測(cè)信號(hào)。我們正在研究的問題是,除了預(yù)測(cè)阿爾茨海默氏癥,該算法是否還可以更好預(yù)測(cè)其他病癥因素的特征組?!?br/>

湯普森表示,越來越多的生物標(biāo)志物可以為未來預(yù)測(cè)和診斷提供更好的依據(jù),為血液檢測(cè)提供新的目標(biāo)。在未來的研究中,他和他的團(tuán)隊(duì)希望在更多的患者群體中確認(rèn)結(jié)果,并使用Ver Steeg的方法找出其他疾病的隱藏因素,如精神分裂癥和抑郁癥。

AI應(yīng)用老年癡呆癥檢測(cè)

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,全球約有4680萬名阿爾茲海默癥患者。相比醫(yī)生憑借癥狀判斷老年癡呆癥,不少研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了AI檢測(cè)老年癡呆癥的優(yōu)勢(shì)。

2018年11月,斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng),可從核磁共振成像中自動(dòng)檢測(cè)阿爾茲海默癥及其生物標(biāo)志物,準(zhǔn)確率高達(dá)94%。

該團(tuán)隊(duì)采用CUDNN-accelerated TensforFlow深度學(xué)習(xí)框架,基于Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative提供的數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)解釋大腦不同區(qū)域及其與疾病的關(guān)聯(lián),包括與阿爾茲海默癥相關(guān)的生物標(biāo)志物。

人工智能對(duì)早期阿爾茲海默癥等老年疾病進(jìn)行檢測(cè)的意義在于,醫(yī)生可以在病人出現(xiàn)任何早期癥狀之前改變病人的生活方式,從而延緩疾病的發(fā)展,減少病人以及家屬的痛苦。

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