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MIT模型預測:阿爾茨海默癥導致認知能力下降

發布時間:2019-10-02

麻省理工學院(MIT)官網稱,MIT開發的一種新模型可以幫助患有阿爾茨海默癥(Alzheimer's disease)的患者,預測他們是否會因患此病而出現臨床顯著的認知能力下降。該模型可改進臨床試驗的候選藥物和參與者群體。

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過去的20年里,制藥公司已經為阿爾茨海默癥的研究注入了數千億美元。然而,該領域一直飽受失敗的困擾:根據美國藥物研究與制造商協會(Pharmaceutical Research and Manufacturers of America) 2018年的一份報告,在1998年至2017年期間,研發治療或預防這種疾病的藥物的嘗試共有146次失敗。在此期間,僅四種新藥獲得批準,且僅用于治療癥狀。目前正在開發90多種候選藥物。

麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)的研究人員在將在“醫療機器學習”(Machine Learning for Health Care)大會上發表一篇論文,描述一種機器學習模型,它可以幫助臨床醫生鎖定特定的參與者群體。

他們首先在一個完整的數據集上訓練了一個“群體”模型,其中包括臨床重要的認知測試分數和其他來自阿爾茨海默癥患者以及健康個體的生物特征數據,這些數據收集于每年兩次的醫生訪問之中。從這些數據中,該模型學習的模式可以幫助預測病人在兩次探視之間的認知測試中如何得分。在新參與者中,針對每個患者的第二個模型根據新記錄的數據(比如最近一次訪問中收集的信息)不斷更新評分預測。

實驗表明,可以提前6個月、12個月、18個月和24個月進行準確的預測。因此,臨床醫生可以使用該模型來幫助選擇有風險的參與者進行臨床試驗,這些人很可能在出現其他臨床癥狀之前就表現出認知能力的快速下降。早期治療類患者可以幫助臨床醫生更好地跟蹤哪些抗癡呆藥物有效,哪些無效。

“準確預測6個月至24個月的認知能力下降對設計臨床試驗至關重要,”媒體實驗室研究員Oggi Rudovic表示,“能夠準確預測未來的認知變化可以減少參與者必須進行的訪問次數。除了幫助開發有用的藥物,我們的目標是降低臨床試驗的成本。”

接下來,研究人員希望與制藥公司合作,將該模型應用于真實的阿爾茨海默癥臨床試驗。據悉,該模型還可以推廣到預測阿爾茨海默病和其他疾病的各種指標。


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