麥吉爾年夜學道格拉斯心思安康研討院平移神經成像試驗室的迷信家們應用人工智能技巧聯合年夜數據開辟出一種可以或許在病發兩年前辨認出聰慧癥特點的運算辦法，只須要對有患阿爾茨海默病風險的患者停止年夜腦單一淀粉樣PET掃描便可以了。他們的發明也被老化神經生物學雜志揭橥的一項研討所援用。
Pedro Rosa-Neto博士是麥吉爾年夜學神經學、神經內科及精力學系的副傳授，也是這項研討的結合作者，他表現等待這一技巧可以或許轉變醫師治理病人的方法并年夜年夜加快對阿爾茨海默病的研討過程。
“應用這一技巧對象，臨床實驗可以集中研討那些更有能夠成長成聰慧癥的對象。這會年夜年夜下降研討本錢和勤儉研討時光，”Serge Gauthier博士彌補說。他是麥吉爾年夜學神經學、神經內科及精力學系的傳授及此研討的結合作者。
聰慧癥的生物標記物—淀粉樣卵白
迷信家起初在具有稍微認知妨礙（縮寫為MCI，常常會成長成聰慧癥）的病人腦中發明了一種卵白質在賡續積累，也就是如今年夜家熟知的淀粉樣卵白。固然在聰慧癥狀涌現之前許多年淀粉樣卵白就開端積累，然則這類卵白質也其實不能作為完整靠得住地猜測性生物標志，由于其實不是一切的MCI患者都邑成長成阿爾茨海默病。
為了停止他們的研討，麥吉爾年夜學的研討者們應用了阿爾茨海默病神經影象籌劃（縮寫為ADNI）上的可用數據，ADNI是一項全球性的研討任務，介入個中的患者自愿介入一系列的影象籌劃和臨床評價。
Sulantha Mathotaarachchi是Rosa-Neto和Gauthier團隊的一名盤算機迷信家，他應用來自ADNI數據庫的數百位MCI患者的淀粉樣卵白PET掃描成果，優化團隊的運算辦法來肯定出哪些患者會成長成阿爾茨海默病，其準確度到達84%。今朝研討還在持續尋覓其他的聰慧癥生物標記物來聯合到運算軌則外面，以進步此算法的猜測才能。
“這也是將年夜數據和開放迷信相聯合為病人護理帶來的實其實在的贊助，”Rosa-Neto博士說，他同時也是麥吉爾年夜學老年化研討中間的主管。
今朝迷信家和先生們曾經可以從網上獲得這一軟件了，然則醫師還須要在取得衛生政府的允許證實后能力將這一對象運用于臨床理論。為完成這一目的，麥吉爾年夜學的研討團隊正在停止進一步的測試，以確認這一算法在分歧患者群體中的有用性，特殊是那些有像小卒這類共有癥狀的群體。
