【本報訊】醫生使用腦部掃描和脊髓水龍頭來診斷阿爾茨海默氏病，但是這些方法可能昂貴，具侵入性，通常要等到患者出現認知功能減退的跡像後才能進行-在這一點上，很難阻止認知障礙這種病的發展。

  IBM認為這是解決方案的開端：由輝瑞公司（Pfizer）開發的人工智慧模型，最終可以通過簡單的語言測試來預測一個人是否會發展阿爾茨海默氏症。這個模型經過數十年健康研究的數據訓練和測試，可以正確預測健康的人最終是否會在74％的時間內發展出老年癡呆症。研究結果發表在《柳葉刀》臨床醫學雜誌上。

  研究人員從Framingham心臟研究中對數百種簡短的，非侵入性的標準化語音樣本進行了AI演算法培訓，該研究是自1940年代以來追蹤5,000多人及其家人的各種健康措施的著名研究。樣本來自稱為Cookie盜竊任務的測試，該測試中要求人們用自己的文字描述繪畫。

  通過我們在其他疾病條件下的工作，我們知道這是一種極具描述性的認知評估。每個人都使用認知過程來直觀地接收輸入，對其進行思考，然後將其轉化為一堆單詞，” IBM研究員，IBM醫療與生命科學研究副總裁Ajay Royyuru說。“這是大腦中認知過程的往返過程。”

  相關：阿爾茨海默氏症的血液檢查顯示了新的希望，可以提供數十年的預警Royyuru 補充說， 參加Framingham心臟研究的參與者一次又一次地接受了這項測試，提供了他們自己的基準數據，並允許研究人員研究測試在多早可以發出認知下降的信號。

  研究人員在顯示認知能力下降跡象之前，對來自80位研究對象的語音樣本進行了測試。研究發現，該模型預測阿爾茨海默氏病的發作平均在正式診斷患者之前七年半。但是該測試不一定能取代當今的臨床標準； 可以將其用作推薦進行腦部掃描的早期步驟。

  “ 這並不意味著要診斷出老年癡呆症， 而只是能夠在這裡看到異常情況。諮詢神經科醫生就足以進行更徹底的評估。” Royyuru說。他說，但進一步而言，IBM的工作可能會導致開發新的數字生物標記物和非侵入性測試，這可能會更早地診斷阿爾茨海默氏症的時間表。

  Royyuru說，將來，這種模型可以應用於同意的電話交談，或者通過手機上的應用程式。它可能成為人們常規進行的一項測試，以獲取他們一生中認知狀態的快照。

  相關：在針對哈恩（Hahn）FDA的測試中，Biogen提交了有爭議的阿爾茨海默氏症藥物阿杜那單抗

  早期發現阿爾茨海默氏症的能力可能在開發新的治療該疾病的新方法中發揮關鍵作用。可以量化人類疾病進程的數字生物標記物可以幫助藥物開發人員設計更好的阿爾茨海默氏症試驗。

  Royyuru表示：“如果我們回顧一些失敗的阿爾茨海默氏症臨床試驗，他們並沒有取得成功，因為在大多數情況下，他們從疾病生物學的角度招募到處處發展的患者。” 換句話說，在疾病的特定階段起作用的藥物在不同階段的異類患者中失敗會不足為奇。

  他補充說：“有必要通過生物標記物來表徵個體的狀態，尤其是通過允許針對性分期和募集到適當的介入試驗中的數字生物標記物。”

  語音和語言只是IBM正在關注的認知功能的一方面。在去年年初發表的一項研究中，IBM研究人員描述了一種模型，該模型可評估血液中的蛋白質以預測人的脊髓液中澱粉樣β的積累，這是阿爾茨海默氏病的關鍵標誌。該測試在多達77％的時間內都是準確的。