弗朗西斯·克里克研究所和倫敦大學學院皇后廣場神經(jīng)病學研究所的研究人員與科技公司Faculty AI合作，證明機器學習可以利用源自患者的干細胞圖像準確預(yù)測帕金森病的亞型。
他們發(fā)表在《自然機器智能》上的研究表明，計算機模型可以準確地對帕金森病的四種亞型進行分類，其中一種亞型的準確率達到 95%。這可能為個性化醫(yī)療和靶向藥物發(fā)現(xiàn)鋪平道路。
帕金森病是一種影響運動和認知的神經(jīng)退行性疾病。由于引起疾病的潛在機制的差異，癥狀和疾病進展因人而異。
到目前為止，還沒有一種方法可以準確區(qū)分亞型，這意味著人們只能得到非特異性的診斷，并且并不總是能夠獲得有針對性的治療、支持或護理。
帕金森病涉及關(guān)鍵蛋白質(zhì)的錯誤折疊和有缺陷的線粒體(細胞能量產(chǎn)生的來源)清除功能障礙。大多數(shù)帕金森病病例都是散發(fā)性的，但有些可能與基因突變有關(guān)。
研究人員從患者自身細胞中產(chǎn)生干細胞，并通過化學方法創(chuàng)造了四種不同的帕金森病亞型，其中兩種涉及導(dǎo)致α-突觸核蛋白毒性積聚的途徑，另兩種涉及導(dǎo)致線粒體失效的途徑，從而創(chuàng)造出“人類帕金森病亞型”。培養(yǎng)皿中的腦部疾病模型。”
然后，他們對疾病模型進行了微觀細節(jié)成像，并標記了包括溶酶體在內(nèi)的關(guān)鍵細胞成分，溶酶體參與分解細胞的磨損部分。研究人員“訓(xùn)練”了一個計算機程序來識別每種亞型，然后當出現(xiàn)以前從未見過的圖像時，該程序就能夠預(yù)測該亞型。
線粒體和溶酶體是預(yù)測正確亞型的最重要特征，證實它們與帕金森病的發(fā)展有關(guān)，但細胞的其他區(qū)域(如細胞核)也被發(fā)現(xiàn)很重要，以及我們可以識別的圖像的各個方面。還沒有解釋。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場無關(guān)。財經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風險自擔。 如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！