北京
【CNMO科技消息】近日，瑞典隆德大學宣布，該校參與研發出一款新型人工智能模型。
據CNMO了解，該模型可通過單次血液檢測輔助識別多種神經退行性疾病。這一技術為相關疾病的早期篩查和輔助診斷提供了新思路。
隆德大學發布的新聞公報指出，不同神經退行性疾病在早期往往表現出相似癥狀，臨床診斷難度較大。患者大腦中還可能同時存在多種相互重疊的病理過程。研究人員基于超過1.7萬名患者及健康對照者的蛋白質測量數據開發了此AI模型。模型通過學習多種疾病的血液蛋白特征，能夠識別出一組特定蛋白，從而區分不同疾病。
結果顯示，這一模型可識別5種疾病或情況。具體包括阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎縮側索硬化癥、額顳葉癡呆以及卒中病史。研究顯示，基于蛋白特征預測認知能力下降的效果可能優于現有臨床診斷。研究人員認為，即使臨床上被診斷為同一種疾病，不同患者所患疾病的生物學亞型也可能不同。
例如，許多被診斷為阿爾茨海默病的患者，其蛋白特征卻與其他腦部疾病更為相似。這可能意味著這些患者同時存在一種以上疾病，也可能說明阿爾茨海默病本身存在不同發展路徑。
研究人員表示，除輔助診斷外，該模型還顯示了關于神經退行性疾病致病機制的潛在研究方向。研究團隊希望未來逐步開發出更可靠的血液檢測方法。
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