新AI模型可通过单次血液检测发现多种脑部疾病
瑞典隆德大学的研究人员开发了一种人工智能模型,能够通过单次血液样本中的数千种蛋白质模式,同时检测阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症、额颞叶痴呆和既往中风等五种主要神经退行性疾病。该模型基于超过17000人的数据,利用联合学习从蛋白质组学数据中识别出脑部退化的通用模式和疾病特异性信号,并在《自然·医学》上发表。研究表明,蛋白质谱比临床诊断更能预测认知衰退,且同一临床诊断的患者可能存在不同的生物学亚型。该技术目前仍为研究工具,但未来有望与影像学、认知测试结合,实现更精准的早期诊断,并揭示疾病背后的生物学通路,为开发新疗法提供线索。

