Исследователи Penn Medicine используют искусственный интеллект, чтобы “ пересмотреть ” болезнь Альцгеймера

ФИЛАДЕЛЬФИЯ. Поскольку поиск эффективных лекарств от болезни Альцгеймера остается труднодостижимым, эксперты считают, что определение биомаркеров – ранних биологических признаков болезни – может стать ключом к решению головоломки лечения. Однако быстрый сбор данных от десятков тысяч пациентов с болезнью Альцгеймера намного превосходит способность научного сообщества разобраться в этом.

Теперь, благодаря гранту в размере 17,8 миллиона долларов от Национального института старения при Национальных институтах здравоохранения, исследователи из Медицинской школы Перельмана при Университете Пенсильвании будут сотрудничать с 11 исследовательскими центрами, чтобы определить более точные диагностические биомаркеры и целевые лекарственные препараты для болезни. , которым страдают почти 50 миллионов человек во всем мире. В рамках проекта команды будут применять передовые методы искусственного интеллекта (ИИ) для интеграции и поиска закономерностей в генетических, визуализационных и клинических данных от более чем 60000 пациентов с болезнью Альцгеймера, что представляет собой одно из крупнейших и самых амбициозных исследовательских проектов в своем роде.

Христос Даватзикос из Penn Medicine , доктор философии, профессор радиологии и директор Центра биомедицинской обработки изображений и аналитики, и Ли Шэнь, доктор философии, профессор информатики, будут двумя из пяти соучредителей пятилетнего проекта. .

«Старение мозга и нейродегенеративные заболевания, среди которых наиболее часто встречается болезнь Альцгеймера, очень разнородны», – сказал Даватцикос. «Это беспрецедентная попытка проанализировать эту неоднородность, которая может помочь информировать о лечении, а также о будущих клинических испытаниях».

По мнению исследователей Пенсильвании, разнообразие среди пациентов, страдающих болезнью Альцгеймера, является важной причиной неудач испытаний лекарств.

«Мы знаем, что в мозгу есть сложные закономерности, которые мы не можем обнаружить визуально. Точно так же может быть не один генетический маркер, который подвергает кого-то высокому риску болезни Альцгеймера, а скорее комбинация генов, которые могут сформировать образец и создать идеальный шторм », – сказал Шен. «Машинное обучение может помочь объединить большие наборы данных и выявить сложную закономерность, которую раньше нельзя было увидеть».

Вот почему первая цель проекта будет заключаться в том, чтобы найти взаимосвязь между тремя модальностями (генами, визуализацией и клиническими симптомами), чтобы определить закономерности, которые предсказывают диагноз и прогрессирование болезни Альцгеймера, а также различить несколько подтипов болезни.

«Мы хотим дать новое определение термину« болезнь Альцгеймера ». Правда в том, что лечение, которое работает для одной группы пациентов, может не работать для другой », – сказал Давацикос.

Затем исследователи будут использовать эти результаты для построения модели прогнозирования когнитивного снижения и прогрессирования болезни Альцгеймера, которую можно использовать для управления лечением будущих пациентов.

услуги нутрициологаАвтор сайта и статей: Наталья Степанова, нутрициолог-психолог, консультант по питанию и коррекции веса. Подробнее обо мне

Я в соц. сетях: Vk, Instagram.

Рейтинг
Еще статьи нутрициолога:
Adblock
detector