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科學(xué)家開(kāi)發(fā)AI工具預測帕金森病,準確率高達 96%


(資料圖片)

帕金森病是目前增長(cháng)最快的神經(jīng)系統疾病,但該疾病并不能通過(guò)實(shí)驗室檢查來(lái)確診,而目前科學(xué)家借助AI開(kāi)發(fā)出的CRANK-MS可以檢查早期帕金森病。

周四,ACS中央科學(xué)雜志顯示,來(lái)自新南威爾士大學(xué)悉尼分校的科學(xué)家Diana Zhang和波士頓大學(xué)的合作者開(kāi)發(fā)了CRANK-MS AI工具,通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的生物組織質(zhì)譜成像分類(lèi)與識別分析血液中的化學(xué)物質(zhì)來(lái)檢測帕金森病,準確率高達96%。

Diana Zhang團隊研究人員從西班牙歐洲癌癥和營(yíng)養前瞻性調查(EPIC)中獲得了代謝組數據,重點(diǎn)研究39名已經(jīng)發(fā)展成帕金森病的患者,并通過(guò)CRANK-MS進(jìn)行了分析。在將PD患者與健康患者進(jìn)行比較后,研究人員能夠確定獨特的代謝組合,這些組合可能是該疾病的早期預警信號。

使用CRANK-MS的好處是,研究人員可以不用縮減數據,從而簡(jiǎn)化分析過(guò)程。該研究的通訊作者William Donald指出:

通常情況下,使用機器學(xué)習來(lái)檢查代謝物和疾病之間的相關(guān)性的研究人員首先減少化學(xué)特征的數量,然后再將其輸入算法。

但在這里,我們把所有的信息都輸入了CRANK-MS,而沒(méi)有在一開(kāi)始就進(jìn)行任何數據縮減。

由此,我們可以得到模型預測,并確定哪些代謝物對預測的影響最大,所有這些都在一個(gè)步驟中完成。這意味著(zhù),如果有一些代謝物可能在使用傳統方法時(shí)被遺漏,我們現在可以把它們找出來(lái)。

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