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准确率超过70%!研究人员利用人工智能预测阿尔茨海默病的早期风险

科技日报记者 叶青。准确早期

6月7日,率超记者从香港科技大学(以下简称香港科技大学)获悉,过研工智由学校领导的究人国际研究团队最近开发了一套人工智能模型,可以利用遗传信息预测阿尔茨海默病的员利用人早期风险。该研究将新的尔茨深度学习模型与基因检测相结合,估计一个人一生中患老年痴呆症的海默风险超过70%。最近在《医学通讯》上发布了相关研究成果。风险

科研团队合影。准确早期香港科技大学提供。率超

“阿尔茨海默病是过研工智一种遗传性疾病,可归因于遗传变异。究人由于这些遗传变异自出生以来就从父母那里遗传,员利用人并在生活中保持不变,尔茨DNA信息的海默检测可以有效地帮助预测阿尔茨海默病的相对风险,从而实现疾病的早期干预和及时管理。香港科技大学校长、中国科学院院士叶玉如表示,由于阿尔茨海默病是由多个风险基因位点引起的,很难仅仅通过检测一个风险基因来识别高风险人群。因此,开发一种整合多种阿尔茨海默病风险基因信息的测试,对于准确评估个人一生中患阿尔茨海默病的相对风险至关重要。

由香港科技大学大数据研究所所长陈磊教授领导的研究团队从人工智能模型开始,探索深度学习模型是否可以利用遗传信息来评估阿尔茨海默病的风险。

该团队建立了第一个深度学习模型来评估欧洲和中国人患阿尔茨海默病的多基因风险。与其他模型相比,深度学习模型可以更准确地识别老年痴呆症患者,也可以量化遗传风险对各种生物过程的影响,并根据与生物过程变化相关的各种疾病风险对个体进行分级。

“我们的研究证明了深入研究方法在遗传研究和阿尔茨海默病风险预测方面的有效性,这将加快阿尔茨海默病的大规模风险筛查和风险分类,为阿尔茨海默病的致病性和恶化机制提供新的研究思路和见解。叶玉如说,这项研究为预测疾病风险和揭示其分子机制开辟了一条新的道路,并将创新阿尔茨海默病等常见疾病,如心血管疾病的诊断、干预、治疗和临床研究。

陈磊表示,通过使用神经网络模型,他们可以有效地捕捉到高维基因组数据中的非线性特征,从而提高阿尔茨海默病风险预测的准确性。此外,借助人工智能数据分析,将有风险的个体分为多个亚组,揭示了潜在的疾病机制。本研究表明,人工智能在生物科学中的应用可以有利于生物医学和疾病相关研究。

据了解,该团队目前正在进一步研究和改进该模型,最终目标是将其纳入阿尔茨海默病的常规筛查过程。

本研究由香港科技大学与中国科学院深圳先进技术研究所、伦敦大学学院的研究人员以及香港威尔斯亲王医院和伊利沙伯医院的医生合作进行。

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