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[导读] (文章来源:教育新闻网) 在所有患者中神经退行性疾病的进展都不相同。因此,由于这些疾病的个体进展的多样性,提供有效的治疗是一个挑战。但是,一项新研究声称,人工智能(AI)可能有助于克服这

(文章来源:教育新闻网)

在所有患者中神经退行性疾病的进展都不相同。因此,由于这些疾病的个体进展的多样性,提供有效的治疗是一个挑战。但是,一项新研究声称,人工智能(AI)可能有助于克服这一挑战。

麦吉尔大学和卢德默神经信息与心理健康中心的研究人员进行的研究表明,通过AI对从患有阿尔茨海默氏病等疾病的患者那里收集的血液样本进行分析,可以预测和解码这些疾病的进展。将来,这可以使医生为个别患者提供定制的有效治疗方法。

该研究的第一作者Yasser Iturria-Medina在一份声明中说:“有一天,医生可以使用这项测试来评估患者并开出适合他们需求的疗法。”在这项研究中,研究人员使用AI算法分析了1969年患亨廷顿氏病和阿尔茨海默氏病的患者的血液和验尸的大脑样本。他们的目的是更多地了解针对这些疾病的分子模式。

该算法检测了数十年来患者基因以不同方式表达自己的方式。多年来,诸如阿尔茨海默氏症的神经退行性疾病正在发展。因此,基因表达的检测提供了对神经变性至关重要的分子变化的首次深入了解。

早期专注于神经退行性疾病的研究对这些疾病的特征性缓慢进展提供了有限的了解,因为它们经常使用“快照”或静态数据。但是,当前的研究集中在通过考虑数十年的疾病发展来揭示扩展数据中携带的时间信息。这有助于揭示这段时间内基因表达的变化与患者状况因其而变化之间的联系。

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