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一滴血就可以?IBM如何運用機器學習ML來偵測阿茲海默症

2019-04-06
作者: Genet

▲(圖/Pixabay)

這個有兩個問題,偵測的生物標記到底具不具代表性?因為會牽涉到檢測準不準的問題,同時準確率77%到底夠不夠,假警報發生會不會浪費醫療資源,和增加病患的憂慮?

一項由IBM澳洲的Ben Goudey博士所帶領的研發團隊,正應用機器學習(machine learning)來鑑定血液中的一組蛋白質,這組蛋白質可以預測在脊髓液中的澱粉樣蛋白β濃度。

從最近的研究顯示,澱粉樣蛋白-β的累積長期對記憶是會有影響的,如果能夠檢測出脊髓中的澱粉樣蛋白β濃度,就可以在數十年之前就知道記憶是否已經有開始衰退的徵兆。

不過,取得脊髓液是屬於高度侵入性的,需要麻醉師,並且價格昂貴,如果能靠一滴血就可以檢測出罹患阿茲海默症的風險,就可以幫助很多人。目前利用血液來檢測阿茲海默症的準確率大約77%,此外患有輕度認知功能障礙的人,如果脊髓液中澱粉樣蛋白濃度異常,發現患罹患阿茲海默的可能性是其他人2.5倍。

這樣技術,未來也將可以協助臨床試驗找到更適合的病患。

(本文由「Genet」授權轉載)

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