機(jī)器學(xué)習(xí)方法顯示神經(jīng)退行性疾病可以在新發(fā)現(xiàn)的模式中進(jìn)展

神經(jīng)退行性疾病 - 如肌萎縮性側(cè)索硬化癥(ALS，或Lou Gehrig病)，阿爾茨海默氏癥和帕金森氏癥 - 是復(fù)雜的慢性疾病，可以呈現(xiàn)各種癥狀，以不同的速度惡化，并且有許多潛在的遺傳和環(huán)境原因，其中一些是未知的。特別是ALS影響自愿肌肉運動，并且總是致命的，但是雖然大多數(shù)人在診斷后只能存活幾年，但其他人患有這種疾病幾十年。ALS的表現(xiàn)也可能有很大差異;通常，疾病發(fā)展緩慢與四肢發(fā)病和影響精細(xì)運動技能相關(guān)，而更嚴(yán)重的延髓 ALS 會影響吞咽、說話、呼吸和活動能力。因此，了解ALS等疾病的進(jìn)展對于臨床試驗的招募，潛在干預(yù)措施的分析和根本原因的發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要。

然而，評估疾病演變遠(yuǎn)非簡單。目前的臨床研究通常假設(shè)健康狀況在癥狀評級量表上呈向下線性軌跡下降，并使用這些線性模型來評估藥物是否正在減緩疾病進(jìn)展。然而，數(shù)據(jù)表明，ALS通常遵循非線性軌跡，癥狀穩(wěn)定的時期與癥狀快速變化的時期交替出現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)可能很少，并且健康評估通常依賴于在不均勻的時間間隔內(nèi)測量的主觀評級指標(biāo)，因此很難在患者群體之間進(jìn)行比較。這些異構(gòu)數(shù)據(jù)和進(jìn)展反過來又使發(fā)明有效性分析復(fù)雜化，并可能掩蓋疾病起源。

現(xiàn)在，由麻省理工學(xué)院，IBM研究院和其他地方的研究人員開發(fā)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法旨在更好地表征ALS疾病進(jìn)展模式，為臨床試驗設(shè)計提供信息。

“有一群人分享進(jìn)展模式。例如，有些似乎具有非常快速進(jìn)展的ALS，而另一些則具有隨時間變化的緩慢進(jìn)展的ALS，“麻省理工學(xué)院的研究專家Divya Ramamoorthy博士說，他是本月發(fā)表在《自然計算科學(xué)》上的一篇關(guān)于這項工作的新論文的主要作者。“我們要問的問題是：我們能否使用機(jī)器學(xué)習(xí)來確定是否存在以及在多大程度上存在這些類型的個體一致模式?”

事實上，他們的技術(shù)確定了ALS進(jìn)展中離散而穩(wěn)健的臨床模式，其中許多是非線性的。此外，這些疾病進(jìn)展亞型在患者群體和疾病指標(biāo)中是一致的。該團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)，他們的方法也可以應(yīng)用于阿爾茨海默氏癥和帕金森病。

加入拉馬穆爾西論文的是麻省理工學(xué)院-IBM沃森人工智能實驗室成員歐內(nèi)斯特·弗蘭克爾，麻省理工學(xué)院生物工程系教授;IBM研究院的研究科學(xué)家蘇米亞·戈什;以及IBM研究院的首席研究科學(xué)家肯尼·吳。

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