比医生提早6年预测认知衰退：AI如何应对阿尔茨海默病难题？
药明康德AI/报道
“摇摇欲坠”的β-淀粉样蛋白假说
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研发阿尔茨海默病（Alzheimer 's disease, AD）新药需要制药公司持续投入研发成本，面对着不断失败的结果，这很容易让科学家们对继续寻找突破性疗效的阿尔茨海默病药物失去信心，制药公司也不得不面对经济上的损失。美国药物研究与制造商协会(Pharmaceutical Research and Manufacturersof America) 2018年的一份报告指出，1998-2017年期间，用于预防或治疗阿尔茨海默病的药物共有146例获批失败。在此期间，只有4种新药获批，这4种新药只能暂时提升患者记忆力，却不具备有效预防、根治的作用。
过去，主导了数十年AD治疗研究的β-淀粉样蛋白假说现在看起来比以往任何时候都更加摇摇欲坠。
人工智能在AD领域的“淘金热”
但随着强大的人工智能（AI）兴起，科学家们发现借助AI的能力预测阿尔茨海默病，能比传统方法更早发现疾病并观察到患者临床表现，这可以尽早预测疾病未来的发展方向以便医生及时进行干预治疗，从而防止疾病进一步恶化。越来越多研究机构、企业开始致力于AI与阿尔茨海默病的交叉学科研究，未来人工智能有望更快解决阿尔茨海默病治疗问题，同时能为相关患者带来更多、更便宜、更有针对性的疗法和新药。
仅在过去9个月里，加州大学（University of California）的研究人员已经研发出了AI自动化和加速不同类型淀粉样蛋白斑块的分析的能力。蛋白质碎片未经分析时无法确定它们对疾病的具体影响，但是在AD患者的大脑中这些蛋白质碎片无疑承担着重要的角色，就像通关游戏中的那些零星的线索提示对全局有至关重要的影响。AI则承担起将这些碎片化信息整合处理、学习分析的角色，朝着最终攻克阿尔茨海默病这个“大boss”的目标去。
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一些加拿大和美国加州的研究团队发表的论文显示，机器学习模型可通过分析医学图像和其他医学及临床数据，提前几年、以较高的准确度预测出患者是否会有阿尔茨海默病风险。上周，麻省理工学院（MIT）的研究人员公布了一项最新人工智能研究成果：AI可提前2年预测阿尔茨海默病患者认知衰退情况，还能实现临床试验中最佳候选药物与最佳参与者群组的选择。
当AI具有检测疾病风险并预测认知衰退情况的能力时，临床试验的最大挑战之一——选择最佳候选药物和最佳参与者组群也随之被解决了。新药成功上市，归根到底还是因为能在临床试验阶段招募那些相关病症还在早期阶段、症状尚未明显的患者，在这类患者身上的治疗效果也是最明显。
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阿尔茨海默病协会科学项目和推广主任基思·法戈（Keith Fargo）表示，新药从研发初期到通过III期临床试验阶段，AD患者认知衰退测试结果是FDA审评AD药物有效性的一个重要衡量因素，因此MIT的最新研究能用AI预测患者AD认知量表 (ADAS-Cog13) 的结果，提前2年预测认知衰退，对于提高AD新药临床试验成功率来说犹如雪中送炭，能极大地为AD新药注入更多前行的动力。
初有成效，乘势进善之
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今年5月，加州大学戴维斯分校（UC Davis）的一个研究小组在《自然-通讯》上发表了一项研究，描述了他们使用卷积神经网络(CNN, 深度学习代表性算法之一，译者注)来识别已故AD患者大脑中不同类型的淀粉样斑块。他们得出结论：该AI系统可以在几分钟内完成分析，区分出斑块类型，并以98.7%的准确率检测出血管中的异常。通常，医生则需要花费数小时，手工计算病理数据。该研究再次印证：AI可以极大地促进疾病治疗方法发展。淀粉样蛋白斑块会破坏神经细胞，也是阿尔茨海默病患者中标志性的蛋白。
UC Davis 神经病理学家布列塔尼·达格（Brittany Dugger）博士表示，机器学习算法不像人类会感知到疲惫，它能有无限扩展的自主学习能力，能很好的辅助医生更快地分析AD患者数据，帮助医生更好了解不同个体间的阿尔茨海默病的临床症状
加州大学旧金山分校 (UCSF) 的另一组研究人员开发了一种算法来分析脑部PET扫描，以帮助早期诊断阿尔茨海默病。研究团队将神经成像与深度学习结合起来，尝试在患者首次出现记忆受损时预测其病情是否会演变为阿尔兹海默病。他们发表于《放射学》(Radiology) 上的一篇论文称，该早诊AI系统采用ADNI编制的扫描技术进行学习训练，以82%的准确度检测出，那些在最终诊断前的6年里，有AD患病风险的患者。
为了确保测试结果的准确性和对不同人群的适用性，UCSF研究团队表示，该AI未来需要采用更多患者群体以及样本数据进行测试，进一步验证算法分析PET扫描对于AD早诊是有用的。
阿尔茨海默病难攻克，但目前我们慢慢看见了希望的“微光”。我们有理由相信，AI凭借其出色的学习能力会极大赋能科学家，帮助他们更透彻了解生物学机制，最终为科学家们攻克阿尔茨海默病提供更多解决路径。
药明康德AI整理编译
来源：statnews.com
作者：Casey Ross
参考资料（可上下滑动）
[1]With Alzheimer’s research at a crossroads, AImight point the way forward. Retrieved Aug 12 2019,fromhttps://www.statnews.com/2019/08/12/alzheimers-artificial-intelligence-point-way-forward/
[2]Artificial Intelligence Can Detect Alzheimer’s Diseasein Brain Scans Six Years Before a Diagnosis. Retrieved Jan 2 2019, from
https://www.ucsf.edu/news/2018/12/412946/artificial-intelligence-can-detect-alzheimers-disease-brain-scans-six-years
[3]Model predicts cognitive decline due toAlzheimer’s, up to two years out Retrieved Aug 1, 2019 from
http://news.mit.edu/2019/model-predicts-alzheimers-decline-0802
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