- 脳幹細胞の画像からパーキンソン病のサブタイプを正確に予測するために機械学習が使用された。
- この進歩は、幹細胞モデルとAIを活用して最大95%の精度で4つのサブタイプを分類することで、個別化医療の可能性を提供し、治療と薬物試験アプローチを革新する可能性がある。
- フランシス・クリック研究所とUCLクイーンスクエア神経学研究所の研究者は、患者由来の幹細胞の画像を使用してパーキンソン病のサブタイプを正確に予測できることを示した。
- 研究は、Nature Machine Intelligence誌に掲載され、コンピュータモデルがパーキンソン病の4つのサブタイプを正確に分類できることを示し、そのうちの1つは95%の精度に達した。
研究チームの次のステップは、他の遺伝子変異を持つ人々の疾患サブタイプを理解し、遺伝子変異のない散発的なパーキンソン病の症例も同様に分類できるかどうかを検討することです。
私の考え：この研究は非常に興味深く、将来的に個別化医療の進化につながる可能性があります。機械学習やAIの活用が疾患の理解と治療法の開発に革新をもたらすことが示されました。
元記事: https://scitechdaily.com/ai-illuminates-pathways-of-parkinsons-subtypes-for-targeted-treatment/