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段静远/文
近日,香港科技大学(科大)带领的国际研究团队开发了一套人工智能模型,利用遗传信息,可在出现病征之前预测罹患阿尔兹海默症的风险。
医药从香港科技大学方面了解到,由科大校长叶玉如教授及科大大数据研究所主任陈雷教授带领的研究团队,开发的人工智能模型利用遗传信息,可在出现病征之前预测罹患阿尔兹海默症的风险。
据了解,此次开发的人工智能模型可以探索深度学习模型能否利用遗传信息来评估罹患阿尔兹海默症的风险,也是首批用于评估欧洲和中国人群患上阿尔兹海默症的多基因风险的深度学习模型。
据香港科技大学方面信息显示,与其他模型相比,这一深度学习模型能更准确地辨识出阿尔兹海默症患者,同时也量化评估遗传风险对各种生物过程的影响,并根据各种与生物过程变化相关的疾病风险对个体进行分级分层。
对于阿尔兹海默症患者来说,除了及早了解基因风险之外,早期检测诊断也很重要。目前,阿尔兹海默症的临床诊断主要是透过认知能力量表测试和脑部扫描进行的,但通常在患者出现病征时才进行,往往错失了最佳干预时间。
香港科技大学叶玉如教授团队也在运用血液蛋白对阿尔兹海默症实现早期检测。据叶玉如教授团队研究人员对医药透露,“这个血液测试在出现痴呆症状的5-10年前可以检测出发病的情况。”据了解,这款产品目前已经与香港一些诊所合作,将于7月中推出,届时可以预约抽血,血液样本会返回实验室进行检测,并结合认知状况评估,返回实时阿尔兹海默症患病风险的检测报告。“我们将会正式在香港推出检测服务,未来希望可以置于体检机构,进行早期检测,再通过进一步检测来判断”,对方指出。
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