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AI系統(tǒng)能夠識(shí)別大腦“指紋”,有望帶來神經(jīng)疾病新藥物

   日期:2018-07-13     瀏覽:190    
核心提示:發(fā)布日期:2018-07-13   個(gè)性化療法可以根據(jù)患者病情的不同,來提供專門針對(duì)某位患者獨(dú)特

發(fā)布日期:2018-07-13

  個(gè)性化療法可以根據(jù)患者病情的不同,來提供專門針對(duì)某位患者獨(dú)特生理機(jī)能的療法。而這種特性也讓個(gè)性化療法成為了研究人員和醫(yī)生長期以來的研究重點(diǎn)。近日,一項(xiàng)新的研究新鮮出爐,致力于使用人工智能技術(shù),為神經(jīng)疾病患者提供個(gè)性化療法。

  來自加拿大麥吉爾大學(xué)(McGill University)的研究人員開發(fā)了一種名為個(gè)性化治療干預(yù)指紋(personalized Therapeutic Intervention Fingerprint,pTIF)的技術(shù),可以對(duì)大腦中靶向特定生物因子(如腦淀粉樣蛋白/tau沉積、炎癥、神經(jīng)元功能失調(diào)等)的藥物控制患者疾病進(jìn)展效果進(jìn)行預(yù)測。

  研究人員利用計(jì)算腦建模和人工智能技術(shù),分析了331名阿茲海默病患者和由健康人群組成的對(duì)照組的神經(jīng)學(xué)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括正電子放射斷層造影術(shù)(PET)和核磁共振圖像(MRI)的多種不同模式。在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,研究人員根據(jù)特異性干預(yù)措施的效果,將患者分成不同的pTIF亞型。

研究人員使用了多種不同模式的大腦圖像,作為研究數(shù)據(jù)(圖片來源:Yasser Iturria Medina)

  通過將這些亞型與患者的個(gè)體基因譜進(jìn)行比較,研究人員驗(yàn)證了亞型的相關(guān)性。他們發(fā)現(xiàn),相同pTIF亞型的患者具有相似的基因表達(dá),這意味著基因影響生理機(jī)能的機(jī)制是相似的。由于控制疾病進(jìn)展的藥物必須同時(shí)修改基因表達(dá)和大腦特性,所以因不同pTIF亞型而異的藥物,比那些用于治療所有阿茲海默病患者的藥物更加有效。

  這是第一項(xiàng)直接將患者的大腦活動(dòng)、預(yù)測治療反應(yīng)以及分子和認(rèn)知變化聯(lián)系到一起的研究。 使用pTIF亞型的數(shù)據(jù),可以針對(duì)患者獨(dú)特的基因表達(dá)譜和表型大腦腦特征來設(shè)計(jì)藥物。這標(biāo)志著個(gè)性化療法的一大進(jìn)步。如果將這項(xiàng)研究用于患者篩選,它還可以提高篩選的有效性,并降低臨床藥物試驗(yàn)的成本。

  “這項(xiàng)研究可以讓治療更加有效,同時(shí)減少不必要的副作用,并大幅降低與臨床試驗(yàn)相關(guān)的藥物及試驗(yàn)成本,從而加速創(chuàng)新藥物的評(píng)估周期,”該研究的負(fù)責(zé)人,麥吉爾大學(xué)神經(jīng)病學(xué)與神經(jīng)外科學(xué)副教授Yasser Iturria-Medina博士表示: “未來,我們的工作將集中于將PTIF應(yīng)用于其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病之中,并對(duì)其進(jìn)行廣泛驗(yàn)證。更重要的是,我們會(huì)將開發(fā)出的分析工具通過開放式訪問平臺(tái),提供給國際社會(huì)的廣大用戶使用。”

  我們希望,該技術(shù)在未來能夠得到更加廣泛的應(yīng)用,從而造福神經(jīng)疾病患者。

來源:藥明康德AI

 
 
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