隆德大学AI模型可通过血检识别神经退行性疾病 包含五种

  【CNMO科技消息】近日,瑞典隆德大学宣布,该校参与研发出一款新型人工智能模型。

  据CNMO了解,该模型可通过单次血液检测辅助识别多种神经退行性疾病。这一技术为相关疾病的早期筛查和辅助诊断提供了新思路。

  隆德大学发布的新闻公报指出,不同神经退行性疾病在早期往往表现出相似症状,临床诊断难度较大。患者大脑中还可能同时存在多种相互重叠的病理过程。研究人员基于超过1.7万名患者及健康对照者的蛋白质测量数据开发了此AI模型。模型通过学习多种疾病的血液蛋白特征,能够识别出一组特定蛋白,从而区分不同疾病。

  结果显示,这一模型可识别5种疾病或情况。具体包括阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症、额颞叶痴呆以及卒中病史。研究显示,基于蛋白特征预测认知能力下降的效果可能优于现有临床诊断。研究人员认为,即使临床上被诊断为同一种疾病,不同患者所患疾病的生物学亚型也可能不同。

  例如,许多被诊断为阿尔茨海默病的患者,其蛋白特征却与其他脑部疾病更为相似。这可能意味着这些患者同时存在一种以上疾病,也可能说明阿尔茨海默病本身存在不同发展路径。

  研究人员表示,除辅助诊断外,该模型还显示了关于神经退行性疾病致病机制的潜在研究方向。研究团队希望未来逐步开发出更可靠的血液检测方法。

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