港科大首度利用人工智能为阿尔兹海默症作早期风险预测
羊城晚报记者 王沫依 通讯员 陈佳林
香港科技大学（以下简称“港科大”）领导的国际研究团队近日成功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。这项突破性研究为使用深度学习方法来预测疾病风险和揭示其分子机制开辟了道路，将革新阿尔兹海默症及其他常见疾病如心血管疾病的诊断、干预、治疗和临床研究。
帮助早期诊断和制定干预策略
阿尔兹海默症是一种涉及认知功能障碍和脑细胞丧失的致命疾病，病征包括渐进性记忆丧失、推理和判断能力受损，全球有超过5000万人受到该病症影响。目前，阿尔兹海默症的临床诊断主要通过医生判断、认知能力量表测试和脑部扫描进行，但通常在患者出现病征时才进行，往往错失了最佳干预时期。因此，提早预测阿尔兹海默症风险能大大帮助早期诊断和制定干预策略。
由港科大校长叶玉如及港科大大数据研究所主任陈雷带领的研究团队在本次计划中研究人工智能模型，与其他模型相比，这一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。
准确率超过70%
阿尔兹海默症是一种遗传性疾病，可归因于遗传变异。开发一种整合多个阿尔兹海默症风险基因信息的测试，以准确评估个人在其一生中患上阿尔兹海默症的相对风险显得至关重要。据悉，本项研究将新型深度学习模型与基因检测相结合，可估计一个人在其一生中患阿尔兹海默症的风险，准确率超过70%。
叶玉如表示，研究证明了深度学习方法在遗传研究和阿尔兹海默症风险预测方面的有效性，将加快阿尔兹海默症的大规模风险筛查以及风险分级。他还提到，此方法能将个体根据疾病风险分级，为阿尔兹海默症的致病和恶化机制提供了崭新研究思路和见解。
陈雷表示，这项研究展示了将人工智能应用在生物科学中，能为生物医学和疾病相关研究带来巨大裨益。“此研究突显了人工智能的潜力，能在解决跨学科挑战中提供强大高效的工具。我们坚信人工智能将在不久的将来在各种医疗领域担当重要角色。”
记者了解到，在本项研究中，港科大与中国科学院深圳先进技术研究院、伦敦大学学院的科研人员，以及香港威尔斯亲王医院和伊利沙伯医院的医生合作进行，研究成果最近已在《医药通讯》（Communications Medicine）上发表。
