AI はアルツハイマー病の危険因子を早期に発見するのにどのように役立つか

アルツハイマー病の予測に最も影響を与える症状は、高コレステロール、そして女性の場合は骨が弱くなる病気である骨粗鬆症でした。

この研究は、人工知能 (AI) を使用して臨床データのパターンを特定し、そのパターンを使用して大規模な遺伝子データベースを精査し、何がそのリスクを引き起こしているのかを特定できることを実証しています。 研究者らは、いつの日か、アルツハイマー病やその他の複雑な病気の診断と治療が迅速化されることを期待している。

「これは、リスクをできるだけ早期に特定するだけでなく、その背後にある生物学を理解するために、日常的な臨床データに AI を使用するための第一歩です」と、研究の筆頭著者である医学博士/博士課程の学生であるアリス・タン氏は述べています。 UCSFのシロタ研究室。 「この AI アプローチの力は、病気の組み合わせに基づいてリスクを特定することから生まれます。」

この調査結果は、2024 年 2 月 21 日に、 自然の老化。

臨床データと予測の力

科学者たちは長い間、記憶を破壊する進行性で最終的には致命的な認知症であるアルツハイマー病の生物学的要因と早期予測因子を発見しようと努めてきた。 アルツハイマー病に罹患しているアメリカ人は約670万人で、そのうち3分の2近くが女性です。 この病気にかかるリスクは年齢とともに増加し、女性は男性よりも長生きする傾向がありますが、それだけでは男性よりも女性の方がこの病気にかかる理由を十分に説明できません。

研究者らは、UCSFの500万人を超える患者の臨床データベースを使用して、UCSFの記憶老化センターでアルツハイマー病と診断された患者の併発疾患をアルツハイマー病でない人と比較して探したところ、72％の予測力で誰が誰であるかを特定できることを発見した。最長7年前にこの病気を発症する可能性があります。

高血圧、高コレステロール、ビタミンD欠乏などのいくつかの要因は、男性と女性の両方で予測的でした。 男性の場合、勃起不全や前立腺肥大も予測可能でした。 しかし、女性にとって、骨粗鬆症は特に重要な予測因子でした。

これは、高齢の女性によく見られる骨の病気を患っている人全員がアルツハイマー病になるという意味ではありません。

「私たちのモデルがアルツハイマー病の発症を予測できるのは、病気の組み合わせです。骨粗鬆症が女性の予測因子の1つであるという私たちの発見は、骨の健康と認知症リスクの間の生物学的相互作用を浮き彫りにしています。」とTang氏は述べた。

精密医療のアプローチ

モデルの予測力の根底にある生物学を理解するために、研究者らは公開分子データベースと、UCSF で開発された SPOKE (Scalable Precision Medicine Oriented Knowledge Engine) と呼ばれる特殊なツールに注目しました。神経学博士であり、UCSF ワイル神経科学研究所のメンバー。

SPOKE は本質的に、研究者が治療のパターンと潜在的な分子標的を特定するために使用できるデータベースのデータベースです。 それは、アポリポタンパク質 E 遺伝子の変異型である APOE4 を通じて、アルツハイマー病と高コレステロールとのよく知られた関連性を取り上げました。 しかし、遺伝子データベースと組み合わせると、MS4A6Aと呼ばれるあまり知られていない遺伝子の変異を介して、女性の骨粗鬆症とアルツハイマー病との関連性も特定された。

最終的に研究者らは、このアプローチが狼瘡や子宮内膜症などの他の診断が難しい疾患にも使用できることを期待している。

「これは、患者データを機械学習でどのように活用して、どの患者がアルツハイマー病を発症する可能性が高いかを予測し、その理由を理解できることを示す良い例です」と、この研究の主著者であるマリーナ・シロタ博士は述べた。 UCSF の Bakar Computational Health Sciences Institute の准教授。