原创阿尔茨海默病12-11 05:26

摘要: 来自麦吉尔(MicGill)大学的一组研究人员设法使用人工智能技术,帮助医生在患者症状出现数年前判定其今后患痴呆症的可能性。



来自麦吉尔(MicGill)大学的一组研究人员设法使用人工智能技术,帮助医生在患者症状出现数年前判定其今后患痴呆症的可能性。

 

道格拉斯心理健康大学研究所的神经影像实验室(Douglas Mental Health University Institutes Translational Neuroimaging Laboratory)的科学家们,使用人工智能技术和大数据开发了一种算法,能够在痴呆症发病前两年,准确识别出痴呆症的迹象。他们是通过对有阿尔茨海默病风险的病人大脑进行单次淀粉样蛋白的PET扫描来完成识别。

 

Source: McGill University

 

该研究的共同第一作者、麦吉尔神经病学与神经外科和精神病学系副教授Pedro Rosa-Neto博士认为,这种技术可以改变医生管理病人的方式,加快对阿尔茨海默病的治疗研究。

 

“通过使用这个工具,临床试验可以在研究的时间范围内聚焦于那些更容易发展为痴呆症的个体,这将大大降低进行这些研究所需的时间和成本。”共同第一作者、麦吉尔神经病学与神经外科与精神病学教授Serge Gauthier博士补充说。

 

科学家们早已知道,在轻度认知障碍(MCI)患者的大脑中累积着的蛋白被称为淀粉样蛋白,这常常导致痴呆症。淀粉样蛋白的积累在痴呆症状出现前几十年就已经开始,但是这种蛋白质不能可靠地用作预测性生物标志物,因为并不是所有的MCI患者都会发展为阿尔茨海默病。

 

为了进行研究,麦吉尔研究人员采集了阿尔茨海默病神经影像学计划(ADNI)的数据,这项全球研究工作中参与的患者同意完成各种成像和临床测试。

 

研究团队的计算机科学家Sulantha MathotaarachchiADNI数据库的MCI患者的数百淀粉样蛋白PET扫描图像,训练团队的算法,以确定哪些患者在症状发生前会发展成痴呆症,准确度达到84%。该团队仍在尝试寻找其他可用于痴呆症的生物标志物,可以纳入该算法以提高软件的预测能力。

 

麦吉尔大学老化研究中心主任Rosa-Neto博士说:“这是大数据和开放科学为关爱病人带来切实好处的范例。”

 

这种新软件可以在线提供给科学家和学生,但在通过健康管理局认证之前,医生尚不能在临床实践中使用它。麦吉尔的研究团队正在进行进一步的测试,以验证不同患者群组中的算法,比如同时并发小中风的病人群组。

 

研究结果发表在“Neurobiology of Aging ”杂志上。


翻译:袁波

http://electronics360.globalspec.com/article/9614/ai-algorithm-can-predict-alzheimer-s-in-patients-years-before-symptoms-show

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