與阿爾茨海默氏病相關(guān)的基因組學(xué)，神經(jīng)影像學(xué)和認(rèn)知數(shù)據(jù)之山幾乎肯定是開(kāi)辟一些可靠的方法來(lái)預(yù)測(cè)，預(yù)防和/或治療它的關(guān)鍵。

但是，這些字節(jié)的累積速度太快，以至于任何人都無(wú)法連接隱藏在巨大混亂中的任何點(diǎn)。在擁有AI的11個(gè)站點(diǎn)和近1800萬(wàn)美元的NIH新資金中輸入40名研究人員。

這項(xiàng)名為AI 4 AD的研究正式稱為“超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，可幫助阿爾茨海默氏病生物庫(kù)發(fā)現(xiàn)”，這項(xiàng)研究由南加州大學(xué)的研究人員領(lǐng)導(dǎo)。

南加州大學(xué)神經(jīng)影像與信息學(xué)研究所所長(zhǎng)，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Paul Thompson博士在項(xiàng)目摘要中寫道，數(shù)據(jù)分析部分將尋求開(kāi)發(fā)“可轉(zhuǎn)換的AI方法，用于高通量分析下一代測(cè)序以及相關(guān)的阿爾茨海默氏病生物標(biāo)志物和認(rèn)知數(shù)據(jù)。”

他補(bǔ)充說(shuō)，分布式的工作將使思想和機(jī)器梳理所有的數(shù)據(jù)，以“提取和優(yōu)先處理對(duì)解決阿爾茨海默氏癥預(yù)防和藥物發(fā)現(xiàn)的基本障礙至關(guān)重要的功能。”

在USC自己對(duì)這一發(fā)展的報(bào)道中，神經(jīng)科學(xué)家湯普森表示，他有信心將AI與全基因組數(shù)據(jù)和先進(jìn)的腦部掃描相結(jié)合，將勝過(guò)目前用于預(yù)測(cè)那些患阿爾茨海默氏病進(jìn)程的方法。

他說(shuō)，此外，新的研究技術(shù)“將幫助我們確定每位患者正在發(fā)生的變化，以及我們可以用新藥靶向的DNA中這些過(guò)程的驅(qū)動(dòng)因素。”

責(zé)任編輯：lq