机器学习助力阿尔茨海默病早期筛查

IBM澳大利亚研究团队宣布，他们开发了一种替代脊髓液测试阿尔茨海默病的方法，该方法通过机器学习进行血液测试，从而判断脊髓液中淀粉样蛋白β斑块的含量，准确率高达77%！阿尔茨海默病是一种不断发展的神经系统退行性疾病，因为早期症状并不显著，所以很多患者都忽略了检查。在传统诊疗中，检测蛋白质需要通过麻醉对人体进行侵入性操作，这一復杂流程使得阿尔茨海默病早期检测无法大范围进行。因为研究已经表明，tau蛋白质和β-淀粉样蛋白均会缠结并形成团块，而后不断地在大脑中传播扩散。那么通过机器学习，筛查阿尔茨海默病遗传风险高的人血液中的异常蛋白质，将有利于预测他们的患病风险，并改善候选药物的临床试验方式。研究人员表示，虽然血液分析法适用所有年龄段的人们，但利用这种检测异常蛋白质水平的技术却可以达到最好的预测效果！《科学报告/Scientific Reports》