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人工知能・AIブログ

2020年6月10日

AI(人工知能)事例集 vol.194 AIで解析した血液検査で神経変性疾患の進行を予測する

新しい研究によれば、血液サンプルの人工知能(AI)分析により、病気の進行を予測することができ、医師が患者により適切で効果的な治療法を選択するのに役立つといいます。

神経変性疾患の進行を予測するAI

神経変性疾患の治療法の有効性は、患者の進行度がそれぞれ異なるために評価が困難な場合が多いです。新しい研究では、血液サンプルを人工知能(AI)で分析することで、病気の進行を予測することができるといいます。

マギル大学のニューロとルドマー・センター・フォー・ニューロインフォマティクス&メンタルヘルスの科学者たちは、アルツハイマー病とハンチントン病の患者1969人の血液と死後の脳サンプルをAIアルゴリズムを使って分析しました。彼らの目的は、これらの疾患に特有の分子パターンを見つけることでした。

このアルゴリズムは、これらの患者の遺伝子が何十年にもわたってどのように発現しているかを検出しました。神経変性疾患は何年にもわたって進行するため、神経変性の根底にある分子変化を長期的に見ることを可能にしたことは、重要な成果といえます。

これまでの神経変性疾患の研究では、多くの場合、静的なデータが用いられてきたため、一般的にゆっくりとした疾患の進行については判断が困難でした。今回の研究では、数十年にわたる疾患の進行を網羅的に調べることで、大規模データに含まれる時系列的な情報を明らかにし、その間の遺伝子発現の変化が患者の状態の変化とどのように関連しているかを明らかにすることを目的としました。

医師が患者により適切で効果的な治療法を選択できる

さらに、この血液検査では、死後の脳データの検査で得られた予測分子経路の上位の85〜90%が検出され、脳と末梢体の両方の分子変化の間に顕著な類似性があることが示されました。

「この検査は将来、医師が患者のニーズに合わせた治療法を処方するために活用されるようになるかもしれません」と、研究の筆頭著者であるYasser Iturria-Medina氏は言います。

Iturria-Medina氏は、次のステップとして、パーキンソン病や筋萎縮性側索硬化症などの他の疾患でこれらのモデルをテストする予定であると述べています。

【考察】病気の進行予測を可能にするAI

従来の静的なデータでは予測が困難な神経変性疾患について、AIの活用で分析が可能になることは、医療において大きな進歩になるでしょう。

患者ひとりひとりに適した治療法を提示することができれば、病院においても治療の成果の向上が期待できます。

参照元:AI-analyzed blood test can predict the progression of neurodegenerative disease

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