IBM bruker maskinen lære å oppdage tidlig Alzheimers i blodprøver

0
17

Lenge før minnet tap oppstår hos pasienter med Alzheimers, proteinet amyloid-beta—som har vært innblandet i dannelsen av hjernen floker som kjennetegner sykdommen begynner å bygge seg opp i spinalvæske. Problemet er, å påvise protein det krever en invasiv prosedyre som gjøres under bedøvelse, noe som gjør det umulig å distribuere på en utbredt for tidlig diagnose av Alzheimers.

Forskere ved IBM i Australia har utviklet et alternativ til spinalvæske tester: en blodprøve som de sier kunne forutsi oppbygging av amyloid-beta i spinalvæske med opp til 77% nøyaktighet.

Lagets medlemmer brukes maskinlæring å finne fire proteiner som kan måles i blodet til personer som har en høy genetisk risiko for Alzheimers. De mener at testing for disse proteinene kan brukes til å identifisere pasienter som ennå ikke er symptomatisk, men kan dra nytte av tidlig behandling, og for å forbedre utvalget av pasienter til kliniske studier av stoffet kandidater.

De har publisert sine funn i tidsskriftet Scientific Reports.

IBM-forskere i gang ved å laste ned data fra Alzheimers Sykdom Bildediagnostiske Initiative (ADNI), en langsiktig imaging studier av eldre voksne som er å undersøke om MR-og PET-bilder kan kombineres med andre tiltak for å forutsi et tidlig stadium Alzheimers. De undersøkte 566 personer i ADNI studie, 182 av dem var bærere av APOEe4, et gen-varianten som øker risikoen for sen-utbruddet Alzheimers.

RELATERT: Kjemper ALS, demens og mer av fangst giftig hjernen proteiner

IBM-forskere var i stand til å få tak i informasjon på nesten 400 proteiner som ble målt i blodprøver fra ADNI kohorten, men de ønsket å utvikle en enkel test som kan bruke så få proteiner som mulig for å reflektere oppbygging av amyloid-beta. Ved hjelp av maskinlæring, de bestemt at proteiner Chromogranin-A (CGA), Aß1–42 (AB42), Eotaxin 3, og Apolipoprotein E (APOE) var den beste prediktorer. De validert modellen ved å sammenligne det til blod-tester ved hjelp av ulike variabler, så vel som en prediktiv modell som bare brukes alder og APOEe4 status.

“Mens alle modeller som gjør bruk av blod-analytter bedre enn base modell av alder og APOEe4, modeller som gjorde bruk av protein-nivå målinger konsekvent oppnådd den sterkeste intelligent ytelse,” IBM-forskere skrev i studien.

En mulig bruk av fire-protein blodprøve kan være å forbedre utvalget av pasienter til kliniske studier av Alzheimers narkotika, IBM-forskere har foreslått. Det er fordi studier har vist at endringer i amyloid nivåer i cerebrospinalvæsken kan oppstå så lenge som 10 år før PET imaging dukker opp tegn på Alzheimers. Så farmasøytiske selskaper å utvikle medisiner for å bremse eller stanse utviklingen av sykdommen kan bruke en lav-kost, minimalt invasiv måte å finne klinisk studie deltakere som møter en høy risiko for Alzheimers men det er mange år fjernet fra å utvikle symptomer på sykdom, sa de.

Klinisk studie feil har satt på sidelinjen i flere eksperimentelle Alzheimers behandlinger. Mest nylig, Roche sette bremsene på to studier av crenezumab, sin anti-Abeta antistoff, fordi en midlertidig data analyse konkluderte med at de var lite sannsynlig å lykkes. Deretter Biogen skremt investorene av avsløringen i februar at det er å legge til 510 pasienter til en fase 3 studie av en lignende antistoff, aducanumab, på grunn av “variabiliteten i det primære endepunktet” sett i en analyse.

Høy strykprosent av disse og andre Alzheimers prøvelser “kan være fordi folk er registrert i de siste stadier av sykdommen, og har sannsynligvis allerede lidd et nivå av hjernevev tap som ikke kan lett repareres,” foreslo Ben Gaudey, en stab forsker på genomics forskningsteamet hos IBM, i et blogginnlegg.

IBM-team ser for seg en dag når klinikere og klinisk studie etterforskere vil være i stand til å bruke enkle blodprøver for å identifisere pasienter som vender mot den høyeste risikoen for å utvikle sykdommen. Mot slutten av forskerne arbeider på en lignende test for å oppdage en annen stor Alzheimers biomarkør, protein og tau. Og de tror at deres maskin-læring modellen vil være i stand til å bli brukt til andre sykdommer som kan påvises i spinalvæske før symptomer oppstår.

“Som vår befolkning lever lenger, nevrodegenerativ sykdommer som Parkinsons, Alzheimers og Huntington’ s er som påvirker millioner av mennesker rundt om i verden,” Glorete sa. “Selv om disse mystiske og ødeleggende sykdommer som ennå ikke har en kur, er svaret å bremse veksten kan ligge i forebygging.”