來自悉尼新南威爾士大學(xué)的科學(xué)家與波士頓大學(xué)的合作者開發(fā)了一種工具，該工具顯示出在帕金森氏病首次癥狀開始出現(xiàn)前數(shù)年檢測出早期前景的希望。
在今天發(fā)表在ACS Central Science雜志上的研究中，研究人員描述了他們?nèi)绾问褂蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析患者體液中的生物標(biāo)志物。
新南威爾士大學(xué)化學(xué)學(xué)院的研究人員檢查了從西班牙歐洲癌癥和營養(yǎng)前瞻性調(diào)查 (EPIC) 收集的健康個體身上采集的血液樣本。該團(tuán)隊(duì)以 39 名在長達(dá) 15 年后患上帕金森癥的患者為重點(diǎn)，在包含大量代謝物信息的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行他們的機(jī)器學(xué)習(xí)程序——代謝物是身體在分解食物、藥物或化學(xué)品時產(chǎn)生的化合物。
在將這些代謝物與 39 名匹配的對照患者(同一研究中沒有繼續(xù)發(fā)展帕金森氏癥的人)的代謝物進(jìn)行比較后，該團(tuán)隊(duì)能夠識別出可以預(yù)防帕金森氏癥或可能成為帕金森氏癥早期預(yù)警信號的獨(dú)特代謝物組合。
正如新南威爾士大學(xué)研究員 Diana Zhang 所解釋的那樣，她和副教授 W. Alexander Donald 開發(fā)了一種名為 CRANK-MS 的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它代表使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從質(zhì)譜生成知識的分類和排名分析。
“分析代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的最常見方法是通過統(tǒng)計(jì)方法，”張說。
“因此，為了弄清楚哪些代謝物對疾病和對照組更重要，研究人員通常會研究涉及特定分子的相關(guān)性。”
“但在這里我們考慮到代謝物可以與其他代謝物相關(guān)聯(lián)——這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。對于成百上千的代謝物，我們已經(jīng)使用計(jì)算能力來了解正在發(fā)生的事情。”
一個/教授。唐納德說，除了研究代謝物的組合外，研究人員還使用了未經(jīng)編輯的數(shù)據(jù)列表。
“通常情況下，研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢查代謝物與疾病之間的相關(guān)性，首先會減少化學(xué)特征的數(shù)量，然后再將其輸入算法，”他說。
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