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算法可以预测老年痴呆症。症状出现前的风险年

健康 89xy 3周前 (10-07) 22次浏览

科学家开发了一种新的算法,他们说这种算法可以在症状出现前几年预测一个人患阿尔茨海默病的风险。

算法可以预测老年痴呆症。症状出现前的风险年

研究人员创造了一种算法,他们说这种算法可以预测轻度认知障碍患者患阿尔茨海默病的风险。

加拿大麦吉尔大学的研究人员揭示了他们如何使用机器学习技术和β淀粉样蛋白成像来预测轻度认知障碍(MCI)患者在症状出现前两年的阿尔茨海默病发展。

麦吉尔大学神经病学、神经外科和精神病学系的研究合著者佩德罗·罗萨-内托博士及其同事最近在《衰老神经生物学》杂志上报告了他们的发现。

轻度认知障碍是一种以认知功能(如记忆和思维技能)下降为特征的疾病,这种疾病是显而易见的,但不会影响一个人执行日常任务的能力。

据阿尔茨海默氏症协会称,研究表明,65岁及以上的成年人中,约有15%至20%的人可能患有轻度认知障碍,这些人患阿尔茨海默氏症的风险高于普通人群。

目前,还没有办法预测哪些轻度认知障碍患者会继续患阿尔茨海默病,但罗莎-内托博士和他的同事们相信,他们的算法有潜力满足这一需求。

β淀粉样蛋白、轻度认知障碍和阿尔茨海默病

虽然轻度认知障碍和阿尔茨海默病的确切原因尚不清楚,但一种叫做β-淀粉样蛋白的蛋白质的积累被认为起了主要作用。

在阿尔茨海默氏症患者中,β-淀粉样蛋白粘在一起,在脑细胞之间形成“斑块”。这些斑块会破坏脑细胞交流,导致炎症,从而导致脑细胞死亡。

研究表明,在轻度认知障碍患者中,β-淀粉样蛋白可能在阿尔茨海默病发作前30年开始积累。因此,研究人员一直在研究β淀粉样蛋白作为阿尔茨海默氏症的生物标志物。

然而,并不是每个患有轻度认知障碍和β淀粉样蛋白积聚的人都会患阿尔茨海默病。这就引出了一个问题,医生如何确定哪些病人风险最大?

在这项新的研究中,罗莎-内托博士和他的团队描述了一种算法的发展,这种算法可以提前两年预测患者从轻度认知障碍进展为阿尔茨海默病的可能性。

算法准确率84%

该算法是利用阿尔茨海默病神经成像倡议的273名轻度认知障碍患者的数据创建的。

该小组收集了两年的患者数据,包括正电子发射断层扫描(正电子发射断层扫描)大脑扫描(显示任何β淀粉样蛋白积聚),他们是否拥有任何阿尔茨海默病风险基因,以及他们是否接受了阿尔茨海默病的临床诊断。

研究人员然后“训练”最先进的计算机软件来学习这些信息,并根据他们的第一次正电子发射断层扫描来计算每个患者患阿尔茨海默病的风险。

该算法能够预测患者从轻度认知障碍到阿尔茨海默病的进展,准确率为84%,比疾病症状出现早了两年。

罗莎-内托博士和他的同事计划识别其他阿尔茨海默氏症生物标志物,并将其应用于该算法,使其更加准确。

研究人员认为,该工具不仅可以推进阿尔茨海默氏症治疗的研究,还可以提前几年预测一个人患该疾病的风险。

“新算法克服了轻度认知障碍人群中稳定和进行性认知障碍之间固有的比例不平衡,使其作为早期诊断工具非常适合临床环境。”


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