準確率高達77％！IBM利用機器學習進行血液檢測，助力阿爾茨海默病早篩
動脈網（公眾號：vcbeat）獲悉，2019年3月11日，IBM澳大利亞研究團隊宣佈開發了一種替代脊髓液測試阿爾茨海默病的方法，該方法通過機器學習進行血液測試，從而判斷脊髓液中澱粉樣蛋白β斑塊的含量，準確率高達77％。
阿爾茨海默病（AD）是一種起病隱匿的進行性發展的神經系統退行性疾病。臨床表徵為記憶障礙、失語、失用、失認、視空間技能損害、執行功能障礙以及人格和行為改變等。65歲以前發病者稱早老性痴呆；65歲以後發病者稱老年性痴呆。
在傳統診療中，檢測蛋白質需要通過麻醉對人體進行侵入性操作，這一複雜流程使得阿爾茨海默病早期檢測無法大範圍進行。
IBM澳大利亞研究團隊表示，通過機器學習研究可能攜帶阿爾茨海默病遺傳風險的人血液中的四種蛋白質，將有利於鑑定他們的患病風險，並改善候選藥物的臨床試驗方式。
IBM澳大利亞研究團隊從“阿爾茨海默病神經影像學計劃”裡（該計劃是一項針對老年人的長期影像學研究）下載資料，通過機器學習來研究MRI和PET影象是否可以與其他預測早期阿爾茨海默氏症的措施相結合。他們在ADNI研究中檢查了566人，其中182人是APOEε4的攜帶者。APOEε4是一種基因變異，它可以增加人們患晚發性阿爾茨海默病的風險。
研究人員可以通過澱粉樣蛋白β斑塊和tau纏結的蛋白質團塊的關係來定義阿爾茨海默病，這項疾病與朊病毒共享特徵，Prusiner在20世紀80年代發現的這種奇怪的“感染性蛋白質”可能就是阿爾茨海默病背後的真凶。 朊病毒在它們自我繁殖和不斷積累時還會引發各種神經性疾病，例如克雅氏病（Creutzfeldt-Jakob disease）。
如今研究已經表明蛋白質tau和澱粉樣蛋白β自身組裝成團塊，正如蛋白質在朊病毒疾病中的作用一樣，這些團塊從一個異常分子開始，將會不斷在人體的大腦中傳播。
“雖然血液分析的方法能夠適用所有年齡段的人們，但目前利用蛋白質水平測量技術可以達到最好的預測效果。”IBM澳大利亞研究團隊在報告中寫道。
“隨著人口壽命不斷延長，帕金森症、阿爾茨海默病和亨廷頓氏症等神經退行性疾病正對全世界數百萬人造成困擾。”IBM澳大利亞研究團隊成員Smith Gaudy表示，“雖然目前人類還沒有找到完全治癒這些疾病的可靠方法，但在早期預防和減輕病痛上，我們已經取得了長足的進步。”
（編譯：胡煊）