AI-analyzed血液测试可以预测神经退行性疾病的进展

评估治疗神经退行性疾病的有效性往往是困难的,因为每个病人的进展是不同的。一项新的研究表明人工智能(AI)分析血液样本可以预测和解释疾病进展,这可能有一天帮助医生选择更合适和有效治疗的病人。

神经科学家(麦吉尔大学蒙特利尔神经学研究所和医院)和Ludmer Neuroinformatics和心理健康中心的使用人工智能算法来分析大脑血液和事后的样本1969例阿尔茨海默氏症和亨廷顿氏舞蹈症疾病。他们的目标是寻找特定于这些疾病分子模式。

算法能够检测到这些病人的基因表达自己独特的方式在几十年。这提供了第一个长远的分子变化潜在的神经退化,一个重要的成就,因为神经退行性疾病开发多年。

先前的研究神经退化通常使用静态或“快照”数据,因此限制多少他们可以揭示疾病的通常进展缓慢。本研究旨在揭示时间覆盖几十年的大规模数据中包含的信息疾病进展,揭示基因表达的变化在这段时间是如何与病人的病情的变化。

此外,血液测试发现85 - 90%的最高预测死后大脑的分子途径,测试数据,显示出惊人的相似性的分子改变大脑和身体周围。

“这个测试可能有一天会被医生用来评估患者和处方疗法适应他们的需求,”亚Iturria-Medina说,这项研究的第一作者。“这也可以使用临床试验对患者进行分类和更好的确定试验药物如何影响他们的预测疾病进展。”

Iturria-Medina说他的下一个步骤将测试这些模型在其他疾病如帕金森病和肌萎缩性脊髓侧索硬化症。

本研究成为可能的数据可以通过公开了阿尔茨海默病的神经影像学(ADNI)和阿尔茨海默病中心,芝加哥拉什大学医学中心。

研究结果发表在《华尔街日报》大脑2020年1月28日。它是由麦吉尔大学的健康的大脑健康的生活计划,Ludmer中心和大脑加拿大基金会和加拿大卫生部支持麦康奈尔神经脑成像中心。