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AI 人工智慧透過幹細胞影像精確定位帕金森氏症
AI 人工智慧透過幹細胞影像精確定位帕金森氏症
August 16, 2023
研究人員利用機器學習精確預測帕金森氏症亞型，透過幹細胞影像分析。這一突破展示了電腦模型能夠將帕金森氏症分為四個亞型，最高準確率達到95%。這可能將徹底改變個人化醫療，並有助於帕金森氏症更有針對性的藥物研究。
關鍵事實：
- - 研究利用機器學習將幹細胞影像分類為帕金森氏症的四個獨特亞型。
- - 亞型分類的最具預測特徵是細胞中的粒線體和溶酶體。
- - 這項技術有潛力根據特定亞型為帕金森氏症提供量身定制的治療。
- - 來源：Francis Crick Institute
Francis Crick Institute和UCL Queen Square神經病學研究所的研究人員，與科技公司Faculty AI合作，證明機器學習可以使用患者衍生的幹細胞影像精確預測帕金森氏症的亞型。
他們今天在《自然機器智能》上發表的工作表明，電腦模型可以精確分類帕金森氏症的四個亞型，其中一個達到95%的準確率。這可能為個人化醫療和有針對性的藥物發現鋪平了道路。
帕金森氏症是一種影響運動和認知的神經退行性狀況。由於疾病引起的機制存在差異，症狀和疾病進展因人而異。
到目前為止，還沒有一個方法可以精確區分亞型，這意味著人們得到的診斷不具體，也無法始終獲得針對性的治療、支援或護理。
研究人員從患者自身的細胞生成幹細胞，並化學製造了四個不同的帕金森氏症亞型，創造了一個“人腦疾病的盤子模型”。
他們然後以微觀細節拍攝了疾病模型的影像，並標記了細胞的主要組件，包括涉及分解細胞磨損部分的溶酶體。研究人員“訓練”了一個計算機程序來識別每個亞型，然後能夠在呈現以前未見過的影像時預測亞型。
粒線體和溶酶體是預測正確亞型的最重要特徵，確認了它們在帕金森氏症發展中的作用，但細胞的其他區域，如細胞核，也被發現很重要，以及一些我們還無法解釋的影像方面。
這個項目在實驗室的研究受到疫情干擾期間開發，整個團隊進行了密集的編碼課程，學習使用Python編碼，開發他們現在正在應用於當前項目的技能。
研究團隊的下一步是了解具有其他基因突變的人的疾病亞型，並弄清楚帕金森氏症的散發性病例（即沒有基因突變）是否可以以類似的方式進行分類。
新聞原址： https://neurosciencenews.com/parkinsons-ai-stem-cells-23783/