Группа учёных создала алгоритм на основе искусственного интеллекта, который анализирует набор белков в крови и разделяет четыре распространённые причины деменции и нормальное старение мозга. В панель вошли маркёры, связанные с патологией Альцгеймера, повреждением синапсов и нервных клеток, а также с воспалением.
Классификатор обучали и тестировали на данных более 3,200 человек, включая людей с клиническими диагнозами и когнитивно нормальные контрольные группы. Затем модель верифицировали на отдельной группе из 225 человек, у которых при жизни была когнитивная оценка, а после смерти проведена патологоанатомическая экспертиза мозга.
Выходы классификатора хорошо согласовывались с тяжестью патологий в ткани мозга и с клинической картиной; в случаях с одним диагнозом общая диагностическая точность составила 92.3%. Однако перед клиническим применением нужны дополнительные исследования и проверка в разных популяциях. Потенциальные приложения включают подбор пациентов для клинических испытаний и помощь в клинических решениях.
Сложные слова
- алгоритм — последовательность действий для решения задачи
- искусственный интеллект — компьютерная система, имитирующая ум человекаискусственного интеллекта
- маркёр — вещество в крови, указывающее на болезньмаркёры
- патология — изменение ткани, связанное с болезньюпатологией
- повреждение — нарушение или травма клеток или тканейповреждением
- верифицировать — подтвердить правильность данных или результатовверифицировали
- патологоанатомическая экспертиза — исследование тела и органов после смерти
- точность — насколько правильно определён диагноз или результат
- популяция — группа людей по месту проживания или признакупопуляциях
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества может дать анализ белков в крови по сравнению с патологоанатомической экспертизой?
- Какие трудности могут возникнуть при проверке модели в разных популяциях?
- Как использование такого алгоритма изменит подбор участников для клинических испытаний?
Похожие статьи
Алгоритмы объясняют превращение пропана в пропилен
Учёные из Университета Рочестера создали алгоритмы, которые выявляют атомные характеристики превращения пропана в пропилен на нанокатализаторах. Работа показывает роль металлической и оксидной фаз и может помочь в других промышленных реакциях.
Женщины и онлайн-атаки на выборах в Уганде
Женщины давно участвуют в политике Уганды, и Конституция резервирует одну треть мест. На выборах в январе 2026 многие кандидатки подверглись онлайн-атакам: дипфейкам, фальшивым изображениям и сексуализированным оскорблениям. Технологии усиливают барьеры для их участия.