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由瑞典隆德大學(xué)領(lǐng)銜的國際研究團隊，研發(fā)出一款新的人工智能（AI）模型。該模型僅需一份血液樣本，便能精準(zhǔn)識別多種神經(jīng)退行性疾病。團隊期望，該AI模型未來能實現(xiàn)“一次采血，多重診斷”的愿景。相關(guān)論文發(fā)表于新一期《自然·醫(yī)學(xué)》雜志。
這款模型依托于全球最大的神經(jīng)退行性疾病蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫（GNPC）。團隊深入分析了庫中逾1.7萬名參與者（含患者與健康對照）的蛋白質(zhì)檢測數(shù)據(jù)，從中提煉出關(guān)鍵信息。
借助先進統(tǒng)計方法與“聯(lián)合學(xué)習(xí)”算法，新模型捕捉到了一組特定蛋白質(zhì)，它們構(gòu)成了大腦退化疾病的共性“指紋”。憑借這一特征，模型不僅能區(qū)分不同病癥，性能更超越既往技術(shù)。目前，它已能準(zhǔn)確診斷阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎縮側(cè)索硬化、額顳葉癡呆及中風(fēng)等五類疾病。
經(jīng)多個獨立數(shù)據(jù)集驗證，該模型給出的結(jié)果穩(wěn)健可靠。研究還發(fā)現(xiàn)，蛋白質(zhì)譜在預(yù)測認(rèn)知能力下降方面，比傳統(tǒng)臨床診斷更為敏銳。即便是臨床表現(xiàn)相似的患者，其潛在的生物亞型也可能大相徑庭。
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