AI通过单一血液样本识别多种痴呆症
瑞典隆德大学的研究人员开发出一种基于人工智能的血液检测模型,通过分析单一血液样本中的蛋白质模式,可同时识别阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症、额颞叶痴呆和中风后血管损伤等五种痴呆相关疾病。该模型在包含17,000多人数据的全球最大蛋白质组数据库上训练,利用“联合学习”方法找出脑退化的通用蛋白质特征,并成功区分不同疾病。研究还发现,蛋白质特征比临床诊断更能预测认知衰退,且相同临床诊断的患者可能具有不同的生物学亚型,提示“一刀切”的治疗方案可能无效。该成果发表在《自然医学》杂志上,为未来通过单次血液检测实现多病同步诊断铺平了道路。

