近日，人工智能（AI）在醫療領域有了新的突破。科學家們通過訓練人工智能，使其進一步判別帕金森氏癥的亞型，并使得個性化的治療得以在接下來獲得實現，為不同背景的患者提供針對性治療。
一項由弗朗西斯·克里克研究所(The Francis Crick Institute) 和倫敦大學瑪莉皇后學院神經病學研究所的研究人員所共同執行的研究，其結果顯示經訓練后的人工智能對帕金森氏癥的四種亞型得以進行判別，且其中一種亞型的判別準確率達到令人印象深刻的95%。
事實上，帕金森氏癥是一種神經退行性疾病，其特征是身體不自覺地顫抖、運動緩慢以及肌肉僵硬、不靈活。而產生該疾病的關鍵，是因為蛋白質的錯誤折疊和有缺陷的線粒體清除功能障礙所造成，而清除有缺陷的線粒體對于細胞內的能量產生至關重要。
當前，帕金森氏癥通常發生在50歲以上的人身上，目前僅在美國就有大約100萬人患有帕金森氏癥，每年約有90,000人被診斷出患有該疾病。而針對判別帕金森氏癥亞型的研究，這項研究的相關科學家與科技公司Faculty AI合作，利用人工智能來預測該疾病的亞型，而相關的研究結果也發表在《自然機器智慧》期刊上。
在這項研究之前，沒有準確的方式來區分帕金森氏癥的亞型，因此，人們經常接受非差異性的診斷，并且無法獲得有針對性的治療、輔助或護理。然而，在這項研究中，研究人員藉由從取得患者細胞中的干細胞，在培養皿中創建了帕金森氏癥的人類模型。然后，他們用化學方法誘發了四種不同的帕金森氏癥的亞型，借此來訓練執行人工智能的超級電腦進行判別。
克里克研究所神經退化性生物學實驗室助理研究主任兼組長Sonia Gandhi 在一份報告中指出，雖然我們了解人類大腦中導致帕金森氏癥的許多過程，但是，當病患還存活時，我們就無法正確知道他正在發生哪種狀況，借以進一步提供精確的治療，這也使得針對帕金森氏癥迄今無法有更巨大的治療進展。所以，這次透過患者自身神經元建構的模型，并將其與大量圖像相結合，訓練生成了一種演算法來針對帕金森氏癥的亞型進行分類。如此一種強大的方法，可以為辨識生活中的疾病亞型打開大門。
Sonia Gandhi更進一步表示，我們的平臺將允許我們首先在干細胞模型中測試藥物，并在參加臨床試驗之前預測患者的腦細胞是否可能對藥物產生反應，希望有一天這能夠提供個性化醫療帶來根本性的改變。
在這項研究中人工智能能使科學家們能夠評估更多的細胞特征，并通過評估這些特征進一步辨別疾病的亞型。尤其，使用人工智能能夠從圖像中獲得比傳統圖像分析更多的訊息。而希望這種方法，了解這些細胞機制如何影響帕金森氏癥的其他亞型。
據悉，研究小組的下一步，則是了解具有其他基因突變的人類疾病亞型，并確定是否可以以類似的方式對當前廣案的帕金森氏癥病例（也就是沒有基因突變案例）進行分類。
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