最近，來自道格拉斯精神病研究中心、麥吉爾轉(zhuǎn)化神經(jīng)成像實驗室的科學(xué)家們開發(fā)了一種算法，可以可靠地檢測癡呆癥發(fā)病前的癥狀。
該技術(shù)不僅可以用來幫助家庭準(zhǔn)備治療可選方案，還可幫助研究人員選擇更好的人進行臨床試驗，以測試藥物的有效性。
研究結(jié)果在老齡化神經(jīng)生物學(xué)雜志（Neurobiology of?Aging）發(fā)表的一項研究中有詳細介紹?！叭绻隳軓囊蝗喝酥蟹直娉稣l會發(fā)展成癡呆癥，那么這個人就可以更好地測試新藥物，這些藥物可以預(yù)防疾病?！痹撗芯繄蟾娴暮现?、麥吉爾大學(xué)神經(jīng)外科和精神病學(xué)神經(jīng)學(xué)副教授、Pedro?Rosa-Neto博士對美國生命科學(xué)網(wǎng)（Live Science）這樣講道。
該算法通過腦部掃描尋找淀粉樣蛋白的積累，淀粉樣蛋白會在患有輕度認知障礙的人腦中積累，直到發(fā)展成老年癡呆。而且，大腦中的淀粉樣蛋白從開始積累到癡呆癥發(fā)作之前，這個過程可能是幾年，也可能是數(shù)十年，并且淀粉樣蛋白會在大腦中以不同的速度和位置進行累積。更重要的是，并不是所有有淀粉樣蛋白累積的人就必然會導(dǎo)致認知障礙，這使得科學(xué)家難以發(fā)現(xiàn)癡呆癥的發(fā)展過程。
不過，機器學(xué)習(xí)可以使這件事變得更容易。
科學(xué)家通過阿爾茨海默氏病神經(jīng)影像學(xué)計劃（ADNI）獲得數(shù)百種PET掃描。通過分析掃描患有輕度認知障礙患者的淀粉樣蛋白積累，以訓(xùn)練算法發(fā)現(xiàn)癡呆癥狀。然后，他們在患者發(fā)展該疾病之前對其進行腦掃描。
科學(xué)家還提出了一套新的腦掃描算法，其中一些數(shù)據(jù)來自目前患有輕度認知障礙的患者。而且，所有的掃描都是患者在發(fā)生該疾病之前進行的，該算法能夠預(yù)測哪些患者最終會受到損害，準(zhǔn)確度高達84％。
“這是大數(shù)據(jù)和開放科學(xué)給病人帶來實實在在好處的一個例子，”Rosa-Neto對麥吉爾新聞( McGill News)說。
而這種方法給病人護理方面帶來的最大好處是：可以改善臨床試驗，研究治療最常見的癡呆形式——阿爾茨海默病藥物的效果。
“通過使用這種工具，在研究的時間框架內(nèi)，臨床試驗可以把注意力集中在那些有更大可能性發(fā)展成為癡呆癥的患者身上?！盨erge?Gauthier博士對麥吉爾新聞補充說，“這將大大降低研究所需的成本和時間”。
加拿大老齡化神經(jīng)退化聯(lián)合會（CCNA）和加拿大衛(wèi)生研究院資助了這個項目。
作者：STEPHEN JOHNSON
編譯：梓色揚光
原文鏈接：http://bigthink.com/articles/scientists-use-machine-learning-to-spot-alzheimers-dementia-before-onset-of-symptoms
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