健康

新たなアルツハイマー病の危険因子を見つけるために AI がどのように使用されているか

B雨の専門家は、人の遺伝子から身体活動レベル、正式な教育を受けた度合い、社会参加の度合いまで、アルツハイマー病の原因となる主要な危険因子のいくつかをかなりよく把握しています。 しかし、医療における AI の約束の 1 つは、人間が常に認識できない、あまり明白ではない関連性を発見できることです。 AIは、これまで見過ごされてきたアルツハイマー病に関連する症状を発見するのに役立つでしょうか? それを調べるために、カリフォルニア大学サンフランシスコ校 (UCSF) のマリーナ シロタ氏とそのチームは、患者からの匿名の電子医療記録のデータベース上で機械学習プログラムを実行しました。 AI アルゴリズムは、最終的にアルツハイマー病と診断された人々に共通する特徴を 7 年間にわたって抽出するようにトレーニングされました。 データベースには、臨床検査や画像検査の結果、病状の診断などの臨床データが含まれています。「アルツハイマー病について私たちが持っている知識を考えると、予想されていたことがいくつかありましたが、私たちが発見したもののいくつかは斬新で興味深いものでした」とシロタ氏は言います。 結果は次のとおりでした。 に発表されました 自然の老化。心臓病、高コレステロール、炎症状態はすべてアルツハイマー病の危険因子として浮上しましたが、これらは脳内のタンパク質プラークの蓄積に寄与することが知られているため、驚くべきことではありません。 しかし、あまり予想されていなかった症状には、女性の骨粗鬆症や男女両方のうつ病などが含まれていた。 研究者らはまた、ビタミンDレベルの低下など、診断が近づくと予期せぬパターンが現れることも確認した。シロタ氏と、論文の筆頭著者で生物工学を専攻する医学生アリス・タン氏は、これらの要因が必ずしもアルツハイマー病を発症することを意味するわけではないと強調する。 しかし、それらは危険信号である可能性があり、患者はリスクを下げるために対処できる可能性があります。 「これらの要因をピックアップすると、アルツハイマー病の診断が近づいている可能性があることを示す手がかりが得られます。 [high cholesterol] 骨粗鬆症は改善可能です [with treatments]」とタン氏は言います。これらの問題を治療することで実際にアルツハイマー病を発症するリスクを下げることができるかどうかはまだ明らかではありません。 この研究はその質問に答えるように設計されたものではありません。 シロタ氏と彼女のチームは、健康記録データベースのマイニングを継続して、例えば骨粗鬆症や高コレステロールなどの症状の治療を受けている人々が、最終的にはそれらの症状を抱えながらも治療を受けなかった患者よりもアルツハイマー病のリスクが低いかどうかを判断する予定である。 「電子医療記録の治療データを遡及的に見ることができるので、既存の治療法を活用してリスクを低減できるかどうかを判断する上で、間違いなく前進する方向です」とシロタ氏は言う。タン博士はまた、高コレステロールや骨粗鬆症、アルツハイマー病などに関連する、これらの危険因子間の関係をさらに説明できる遺伝的因子も探しました。 コレステロールとアルツハイマー病の関係は、ApoE 遺伝子に関連していることが判明しました。 科学者らは、遺伝子の特定の形態である ApoE4 がアルツハイマー病の発症リスクの上昇と関連していることを知っています。 タン博士はまた、骨粗鬆症とアルツハイマー病の両方に関連する遺伝子を特定し、これが治療法の新たな研究対象となる可能性があると述べた。この研究は、科学者がアルツハイマー病のような複雑な病気を引き起こす要因をより深く理解するのに役立つ機械学習の力と、それらを治療する潜在的な新しい方法を提案する機械学習の能力を示しています。タイムからの詳細 #新たなアルツハイマー病の危険因子を見つけるために…