科技日報記者 劉霞
由瑞典隆德大學領銜的國際研究團隊，研發出一款新的人工智能（AI）模型。該模型僅需一份血液樣本，便能精準識別多種神經退行性疾病。團隊期望，該AI模型未來能實現“一次采血，多重診斷”的愿景。相關論文發表于新一期《自然·醫學》雜志。
這款模型依托于全球最大的神經退行性疾病蛋白質組數據庫（GNPC）。團隊深入分析了庫中逾1.7萬名參與者（含患者與健康對照）的蛋白質檢測數據，從中提煉出關鍵信息。
借助先進統計方法與“聯合學習”算法，新模型捕捉到了一組特定蛋白質，它們構成了大腦退化疾病的共性“指紋”。憑借這一特征，模型不僅能區分不同病癥，性能更超越既往技術。目前，它已能準確診斷阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎縮側索硬化、額顳葉癡呆及中風等五類疾病。
經多個獨立數據集驗證，該模型給出的結果穩健可靠。研究還發現，蛋白質譜在預測認知能力下降方面，比傳統臨床診斷更為敏銳。即便是臨床表現相似的患者，其潛在的生物亞型也可能大相徑庭。
