美国研究人员开发的一种突破性人工智能（AI）工具，有望在临床诊断前数十年检测到阿尔茨海默病的迹象。这种创新工具可以识别早期大脑功能障碍引起的细微行为变化，为早期干预和疾病追踪铺平道路。
加州Gladstone研究所的研究团队设计了一个名为VAME（变分动物运动嵌入）的机器学习平台，该平台分析了经过基因工程改造以模拟阿尔茨海默病关键特征的小鼠的视频片段。这项研究发表在《细胞报告》杂志上，强调了VAME如何识别传统观察方法可能忽略的早期行为异常。通过视频分析，VAME检测到了小鼠随年龄增长而出现的细微且不协调的行为，包括异常活动模式和频繁转换不同的动作。这些行为被认为与记忆和注意力缺陷有关，是神经衰退的早期指标。
“人工智能有潜力彻底改变我们分析与阿尔茨海默病和其他脑部疾病相关的行为的方式，”Gladstone研究所的研究员Jorge Palop表示。除了在阿尔茨海默病研究中的应用外，这一AI工具还可以用于研究其他神经系统疾病，提供对其进展和起源的见解。研究团队还探讨了治疗干预措施能否减轻阿尔茨海默病的早期迹象。他们发现，通过基因手段阻断一种引发有毒脑炎症的血液凝固蛋白——纤维蛋白，可以防止具有阿尔茨海默病样条件的小鼠出现异常行为。VAME检测早期症状和评估治疗效果的双重能力代表了阿尔茨海默病研究的重大进展。
尽管这项研究主要集中在小鼠身上，但研究人员相信这种方法可能导致在人类中检测和治疗阿尔茨海默病的类似突破。通过更早地识别疾病并了解其进展，临床医生可能能够开发出更有针对性和更有效的干预措施。“这一工具不仅帮助我们更好地理解阿尔茨海默病，还为应对其他毁灭性的脑部疾病开辟了可能性，”Palop补充道。
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