ロンドン（それはボルトワイズ） – 認知症の症例の数が着実に増加する世界では、科学者はこの課題に対抗する新しい方法を探しています。有望な発展は、研究者が認知症のリスクを減らすことができる機械学習の助けを借りて、最適化された栄養戦略を開発した中国から来ています。
認知症は、さまざまな神経疾患の集合的な用語であり、記憶の進行性の喪失と知的能力の低下を特徴としています。推定5,500万人以上が世界中で認知症に住んでおり、この数は今後数十年で増加し続ける可能性があります。効果的な治療オプションは限られているため、医学研究者と神経科学者は、予防策を開発するために認知症の発生に関連する要因を特定することに焦点を当てています。
Fudan UniversityおよびZhejiang University School of Medicineの研究者は最近、後に認知症を発症するリスクを減らすことができる機械学習の助けを借りて、より効果的な栄養介入を開発しようとしました。 Modern（認知症のリスクに対する食事介入の最適化介入を最適化する機械学習支援）と呼ばれる新しく開発された介入は、Nature Human Behaviorの記事で提示されました。
この記事の対応する著者であるJintai Yu教授は、この研究は、特に限られた治療オプションを考慮して、効果的な認知症予防戦略の緊急の必要性に動機付けられていると述べました。食事の変化はアクセス可能で修正可能なリスク要因を表していますが、ランダム化比較研究における既存の栄養介入は、しばしば重要な利点を示していません。主な目標は、大規模なコホートデータと高度な機械学習技術を組み合わせることにより、認知症のリスクを減らすために特別に設計された、新しいデータ駆動型の栄養介入を開発することでした。
大規模な生物医学データベースUK Biobankからの機械学習とデータを使用して、Yu教授と彼の同僚は、認知症のリスクの低下と脳の健康の改善に関連する可能性のある最適な食品の組み合わせを特定しようとしました。特に研究者は、LightGBMと呼ばれる機械学習技術を使用しました。これは、英国の185,012人の栄養および健康関連データについて訓練されました。
LightGBMは、XgboostやRandom Forestを含むテストされたアルゴリズムの下で最高のパフォーマンスを示し、ROC曲線（AUC）の下で最高の領域に到達しました。さまざまな食品グループの予測的重要性の分析を通じて、モデルは認知症のリスクに関連する重要な栄養因子を特定しました。次に、これらの発見は実用的な栄養点システム（Modern）に翻訳され、脳関連の食品（葉の多い野菜、ベリーなど）の中程度の吸収と、甘味飲料などの有害な製品の制限を強調しています。
Yu教授と彼の同僚によって機械学習の助けを借りて開発された新しい栄養介入である現代は、以前は脳の健康の改善に関連していた他の食事よりも認知症からの発達のリスクが低いことと関連していた。特に、神経変性の予防のための確立された栄養プログラムである心（神経変性遅延に対する地中海の介入）よりも強い保護効果があることがわかりました。
3つの独立した外部検証コホートでは、参加者は認知症のリスクが36％低いことを示しました。機械的分析では、脳の構造的完全性の改善や弱体化した神経炎症など、もっともらしい神経保護経路が示されました。
Yu教授と彼の同僚によって開発された新しい栄養介入の脳保護効果は、実際の環境ですぐにさらに評価される可能性があります。最後に、それは公衆衛生ガイドラインに含まれ、既存の認知症予防努力に統合され、世界中の神経変性疾患の減少に貢献する可能性があります。
将来、研究者は、さまざまな人口グループの現代の食事を検証し、認知症予防の因果的利点を実証するためにランダム化比較研究を実施することを計画しています。さらに、同様のデータ駆動型アプローチを使用して、不安やうつ病などの他の脳疾患の最適な食事を特定する予定です。長期的には、目的は、脳の健康を促進し、神経疾患を予防するために特別に設計された、均一で証拠に基づいた栄養フレームワークを開発することです。
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機械学習認知症予防のための最適化された栄養（写真：dall-e、それはboltwise）
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